(57)【要約】  本出願は、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法、装置、デバイス、及びシステムを提供する。１つの実施形態において、本開示は方法を説明する。本方法は、複数のユーザと関連付けられた第１の過去の移動データを受信する段階であって、第１の過去の移動データは、地図の複数の地域の複数の第１の過去の移動予約を含む、段階と、複数の地域から選択されたある地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を第１の過去の移動データに基づいて予測する段階であって、ユーザ移動情報は、選択された地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む、段階と、サービスデバイス又はユーザデバイスのうち一方にユーザ移動情報を伝送する段階とを有する。
2019527389.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザと関連付けられた第１の過去の移動データを受信する段階であって、前記第１の過去の移動データは地図の複数の地域に関する複数の第１の過去の移動予約を含む、段階と、
前記第１の過去の移動データに基づいて、前記複数の地域から選択された地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測する段階であって、前記ユーザ移動情報は、前記選択された地域の前記将来の時間範囲における、将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む、段階と、
前記ユーザ移動情報をサービスデバイス又はユーザデバイスのうち一方に伝送する段階と
を備える方法。
【請求項２】
前記将来の時間範囲における前記複数の地域のそれぞれと関連付けられた予測ユーザ移動情報に基づいて、前記複数の地域のそれぞれにおける将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差を計算する段階と、
事前設定閾値より大きい差を有する地域を前記選択された地域として識別する段階と
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記地図の地理的位置情報に対して離散化を行って、１つ又は複数のグリッドを取得する段階と、
事前設定された期間分割方針に基づいて、前記複数の第１の過去の移動予約にタイムスタンプを追加することにより第２の過去の移動予約を生成する段階であって、タイムスタンプは、第１の過去の移動予約が予定された日付と、第１の過去の移動予約が予定された期間の識別子とを含み、それぞれの第１の過去の移動予約は、緯度経度情報と、対応する前記第１の過去の移動予約が予定された時間とを含む、段階と、
前記第２の過去の移動予約と、前記第２の過去の移動予約と関連付けられた応答情報とに基づいて、第２の過去の移動データを生成する段階であって、前記第２の過去の移動データは少なくとも１つの第３の過去の移動予約を含み、第３の過去の移動予約は、前記第２の過去の移動予約と、前記応答情報から抽出される前記第２の過去の移動予約の応答状態とを含む、段階と、
前記第２の過去の移動データに含まれる前記第３の過去の移動予約のそれぞれの緯度経度情報に従って、前記第２の過去の移動データを前記１つ又は複数のグリッドにマッピングして、前記第１の過去の移動データを取得する段階と
をさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の過去の移動データは、複数の過去の日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約件数と過去の移動予約応答件数とを含み、前記ユーザ移動情報は、将来の日付の各期間の各グリッドにおける将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数とを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の過去の移動データはさらに、前記複数の過去の日付の各期間の各グリッドにおける前記複数の第１の過去の移動予約の応答待ち時間と予約件数とを含み、前記複数の過去の日付の各期間の各グリッドにおける前記複数の第１の過去の移動予約の前記応答待ち時間は具体的に、前記複数の過去の日付の各期間の各グリッドにおける前記複数の第１の過去の移動予約の応答待ち時間の平均値、応答待ち時間の最大値、応答待ち時間の中央値、及び応答待ち時間の最小値のうち少なくとも１つを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記将来の時間範囲は現在の日付を含み、前記複数の地域から選択された地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測する段階は、
前記第１の過去の移動データに従って、前記現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数と全移動予約応答件数とを予測する段階と、
前記事前設定された期間分割方針に従って、異なる日付属性を有する各グリッドにおける過去の移動予約件数の第１の変化傾向と過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向とを決定する段階であって、前記日付属性は、仕事日属性、週末属性、及び休日属性のうちいずれか１つを含む、段階と、
前記現在の日付の各グリッドにおける前記全移動予約件数と前記第１の変化傾向とに従って、前記現在の日付の各期間の各グリッドにおける移動予約件数を取得する段階と、
前記現在の日付の各グリッドにおける前記全移動予約応答件数と前記第２の変化傾向とに従って、前記現在の日付の各期間の各グリッドにおける移動予約応答件数を取得する段階と
を有する、請求項３から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の過去の移動データに従って、前記現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数と全移動予約応答件数とを予測する段階は、
各グリッドの前記識別子を主キーとして用い、前記第１の過去の移動データに従って各グリッドの第１の時系列と第２の時系列とを構築する段階であって、前記第１の時系列は複数の過去の日付の各グリッドにおける過去の全移動予約件数を含み、前記第２の時系列は前記複数の過去の日付の各グリッドにおける過去の全移動予約応答件数を含む、段階と、
第１のＡＲＩＭＡモデルと各グリッドの前記第１の時系列とに従って、前記現在の日付の各グリッドの前記全移動予約件数を予測する段階と、
第２のＡＲＩＭＡモデルと各グリッドの前記第２の時系列とに従って、前記現在の日付の各グリッドの前記全移動予約応答件数を予測する段階と
を有する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記事前設定された期間分割方針に従って、異なる日付属性を有する各グリッドにおける過去の移動予約件数の第１の変化傾向と過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向とを決定する段階は、
各グリッドの前記識別子と日付単位とを主キーとして用い、前記第１の過去の移動データに従って各グリッドの少なくとも１つの第３の時系列と少なくとも１つの第４の時系列とを構築する段階であって、前記第３の時系列は複数の過去の日付の異なる期間の過去の移動予約件数を含み、前記第４の時系列は前記複数の過去の日付の異なる期間の過去の移動予約応答件数を含む、段階と、
事前設定された日付属性に従って、各グリッドの前記複数の過去の日付をクラスタ化して、各グリッドの第１の日付属性クラスタを取得する段階であって、前記第１の日付属性クラスタは、前記日付属性の要件を満たす複数の過去の日付を含む、段階と、
前記第１の日付属性クラスタに属する全ての前記第３の時系列に従って、ある日付属性を有する、各グリッドにおける過去の移動予約件数の第１の変化傾向を取得する段階と、
前記第１の日付属性クラスタに属する全ての前記第４の時系列に従って、前記日付属性を有する、各グリッドにおける過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向を取得する段階と
を有する、請求項６又は７に記載の方法。
【請求項９】
第１の過去の移動予約はさらに、前記第１の過去の移動予約を入れたユーザの名前と住所とを含む、請求項３から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記応答情報は、第２の過去の移動予約に応答した運転手の名前と、前記第２の過去の移動予約に応答したときの前記サービスデバイスの緯度経度座標情報と、前記第２の過去の移動予約への応答が行われた時間とを含む、請求項３から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
プロセッサと、
コンピュータ実行可能命令を内部に格納した非一時的メモリと
を備える装置であって、
前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサによって実行された場合、前記装置に複数のオペレーションを実行させ、前記複数のオペレーションは、
複数のユーザと関連付けられた第１の過去の移動データを受信するオペレーションであって、前記第１の過去の移動データは地図の複数の地域に関する複数の第１の過去の移動予約を含む、オペレーションと、
前記第１の過去の移動データに基づいて、前記複数の地域から選択された地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測するオペレーションであって、前記ユーザ移動情報は、前記選択された地域の前記将来の時間範囲における、将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む、オペレーションと、
前記ユーザ移動情報をサービスデバイス又はユーザデバイスのうち一方に伝送するオペレーションと
である、装置。
【請求項１２】
前記複数のオペレーションはさらに、
前記将来の時間範囲における前記複数の地域のそれぞれと関連付けられた予測ユーザ移動情報に基づいて、前記複数の地域のそれぞれにおける将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差を計算するオペレーションと、
事前設定閾値より大きい差を有する地域を前記選択された地域として識別するオペレーションと
を含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記複数のオペレーションはさらに、
前記地図の地理的位置情報に対して離散化を行って、１つ又は複数のグリッドを取得するオペレーションと、
事前設定された期間分割方針に基づいて、前記複数の第１の過去の移動予約にタイムスタンプを追加することにより第２の過去の移動予約を生成するオペレーションであって、タイムスタンプは、第１の過去の移動予約が予定された日付と、第１の過去の移動予約が予定された期間の識別子とを含み、それぞれの第１の過去の移動予約は、緯度経度情報と、対応する前記第１の過去の移動予約が予定された時間とを含む、オペレーションと、
前記第２の過去の移動予約と、前記第２の過去の移動予約と関連付けられた応答情報とに基づいて、第２の過去の移動データを生成するオペレーションであって、前記第２の過去の移動データは少なくとも１つの第３の過去の移動予約を含み、第３の過去の移動予約は、前記第２の過去の移動予約と、前記応答情報から抽出される前記第２の過去の移動予約の応答状態とを含む、オペレーションと、
前記第２の過去の移動データに含まれる前記第３の過去の移動予約のそれぞれの緯度経度情報に従って、前記第２の過去の移動データを前記１つ又は複数のグリッドにマッピングして、前記第１の過去の移動データを取得するオペレーションと
をさらに含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記第１の過去の移動データは、複数の過去の日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約件数と過去の移動予約応答件数とを含み、前記ユーザ移動情報は、将来の日付の各期間の各グリッドにおける将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数とを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記第１の過去の移動データはさらに、前記複数の過去の日付の各期間の各グリッドにおける前記複数の第１の過去の移動予約の応答待ち時間と予約件数とを含み、前記複数の過去の日付の各期間の各グリッドにおける前記複数の第１の過去の移動予約の前記応答待ち時間は具体的に、前記複数の過去の日付の各期間の各グリッドにおける前記複数の第１の過去の移動予約の応答待ち時間の平均値、応答待ち時間の最大値、応答待ち時間の中央値、及び応答待ち時間の最小値のうち少なくとも１つを含む、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記将来の時間範囲は現在の日付を含み、前記複数の地域から選択された地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測するための前記オペレーションはさらに、
前記第１の過去の移動データに従って、前記現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数と全移動予約応答件数とを予測するオペレーションと、
前記事前設定された期間分割方針に従って、異なる日付属性を有する各グリッドにおける過去の移動予約件数の第１の変化傾向と過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向とを決定するオペレーションであって、前記日付属性は、仕事日属性、週末属性、及び休日属性のうちいずれか１つを含む、オペレーションと、
前記現在の日付の各グリッドにおける前記全移動予約件数と前記第１の変化傾向とに従って、前記現在の日付の各期間の各グリッドにおける移動予約件数を取得するオペレーションと、
前記現在の日付の各グリッドにおける前記全移動予約応答件数と前記第２の変化傾向とに従って、前記現在の日付の各期間の各グリッドにおける移動予約応答件数を取得するオペレーションと
を含む、請求項１３から１５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１７】
前記第１の過去の移動データに従って、前記現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数と全移動予約応答件数とを予測するための前記オペレーションはさらに、
各グリッドの前記識別子を主キーとして用い、前記第１の過去の移動データに従って各グリッドの第１の時系列と第２の時系列とを構築するオペレーションであって、前記第１の時系列は複数の過去の日付の各グリッドにおける過去の全移動予約件数を含み、前記第２の時系列は前記複数の過去の日付の各グリッドにおける過去の全移動予約応答件数を含む、オペレーションと、
第１のＡＲＩＭＡモデルと各グリッドの前記第１の時系列とに従って、前記現在の日付の各グリッドの前記全移動予約件数を予測するオペレーションと、
第２のＡＲＩＭＡモデルと各グリッドの前記第２の時系列とに従って、前記現在の日付の各グリッドの前記全移動予約応答件数を予測するオペレーションと
を含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記事前設定された期間分割方針に従って、異なる日付属性を有する各グリッドにおける過去の移動予約件数の第１の変化傾向と過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向とを決定するための前記オペレーションはさらに、
各グリッドの前記識別子と日付単位とを主キーとして用い、前記第１の過去の移動データに従って各グリッドの少なくとも１つの第３の時系列と少なくとも１つの第４の時系列とを構築するオペレーションであって、前記第３の時系列は複数の過去の日付の異なる期間の過去の移動予約件数を含み、前記第４の時系列は前記複数の過去の日付の異なる期間の過去の移動予約応答件数を含む、オペレーションと、
事前設定された日付属性に従って、各グリッドの前記複数の過去の日付をクラスタ化して、各グリッドの第１の日付属性クラスタを取得するオペレーションであって、前記第１の日付属性クラスタは、前記日付属性の要件を満たす複数の過去の日付を含む、オペレーションと、
前記第１の日付属性クラスタに属する全ての前記第３の時系列に従って、ある日付属性を有する、各グリッドにおける過去の移動予約件数の第１の変化傾向を取得するオペレーションと、
前記第１の日付属性クラスタに属する全ての前記第４の時系列に従って、前記日付属性を有する、各グリッドにおける過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向を取得するオペレーションと
を含む、請求項１６又は１７に記載の装置。
【請求項１９】
第１の過去の移動予約はさらに、前記第１の過去の移動予約を入れたユーザの名前と住所とを含む、請求項１３から１８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２０】
前記応答情報は、第２の過去の移動予約に応答した運転手の名前と、前記第２の過去の移動予約に応答したときの前記サービスデバイスの緯度経度座標情報と、前記第２の過去の移動予約への応答が行われた時間とを含む、請求項１３から１９のいずれか一項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本出願は、２０１６年７月１２日出願の「移動量データを取得するための方法、装置、機器、及びシステム（Ｍｅｔｈｏｄ，  Ａｐｐａｒａｔｕｓ，  Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ，  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｏｂｔａｉｎｉｎｇ  Ｔｒａｖｅｌ  Ｄａｔａ）」と題する中国特許出願第２０１６１０５４５４８４．７号と、２０１７年７月１１日出願の「過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法、装置、デバイス、及びシステム（Ｍｅｔｈｏｄ，  Ａｐｐａｒａｔｕｓ，  Ｄｅｖｉｃｅ，  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  Ｆｕｔｕｒｅ  Ｔｒａｖｅｌ  Ｖｏｌｕｍｅｓ  ｏｆ  Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｒｅｇｉｏｎｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｄａｔａ）」と題する米国特許出願第１５／６４６，１３２号とに基づく優先権の利益を主張し、両特許出願の全体は参照することによって本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、インターネットに基づく輸送技術に関し、特に、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法、装置、デバイス、及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
都市が急速に発展するにつれて、より大きな都市はますます広く知られるようになっている。都市の人口規模が増加すると、それに応じて人々の移動に対する要求も増加する。現在、ＵｂｅｒやＬｙｆｔなどのオンライン配車サービス又は相乗りサービスが、タクシー、自家用車、公共輸送機関、及び従来の他の輸送手段に代わるものとして役立っている。
【０００４】
現在のオンライン配車／相乗りサービスでは、一般に、移動ユーザのユーザデバイスが移動要求を開始し、その移動要求を（例えば、モバイルアプリケーション及びネットワーク接続型処理システムを介して）クラウドサーバに送信する。クラウドサーバは、移動要求をサービスプラットフォームでパブリッシュする。サービスデバイス（例えば、移動サービスを提供することが可能な自家用車所有者の端末デバイス）が、サービスプラットフォームから受信したユーザ要求に応答して、それに合うように移動サービスを提供する（例えば、ユーザを輸送する）。現在のシステムでは、サービスプラットフォームは、ユーザの地理的位置及び移動時間並びに運転手の地理的位置及び空き時間に従って、経路案内を提供する。次に運転手は、両者の地理的位置に従って、ユーザの移動要求に応答することができる。
【０００５】
しかしながら、都市の一般道の絶え間ない拡張に伴い、交通状況はますます複雑になっている。よくあることだが、ある地域には移動を要求するユーザが多数いるが、サービスを提供する運転手（又は他の実在物）は少数しかいないかもしれない。反対に、別の地域には移動を要求するユーザは少数しかいないが、サービスを提供する運転手（又は他の実在物）は多数いるかもしれない。その結果、現在の技術で提供される移動サービスは、ユーザの移動要求を満たしたり、自家用車所有者の運転手としての要求を満たしたりすることに苦労しており、サービス効率が低いという結果になっている。
【０００６】
したがって、現在のシステムでは、移動サービスを要求するユーザの数は、サービスを提供するサービスデバイス（又はプロバイダ）の数と合致しない。同様に、現在のシステムは、収入を最大化するために空き時間を減らしたいという自家用車所有者の要求を満たすことができない。
【発明の概要】
【０００７】
前述の技術的問題を解決するために、本開示は、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法、装置、デバイス、及びシステムを提供する。
【０００８】
１つの実施形態において、本開示は方法を説明する。本方法は、複数のユーザと関連付けられた第１の過去の移動データを受信する段階であって、第１の過去の移動データは、地図の複数の地域の複数の第１の過去の移動予約を含む、段階と、複数の地域から選択されたある地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を第１の過去の移動データに基づいて予測する段階であって、ユーザ移動情報は、選択された地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む、段階と、サービスデバイス又はユーザデバイスのうち一方にユーザ移動情報を伝送する段階とを有する。
【０００９】
１つの実施形態において、本開示は装置を説明する。本装置は、プロセッサと、コンピュータ実行可能命令を内部に格納する非一時的メモリとを備え、コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行された場合、本装置に複数のオペレーションを実行させ、これらのオペレーションは、複数のユーザと関連付けられた第１の過去の移動データを受信するオペレーションであって、第１の過去の移動データは、地図の複数の地域の複数の第１の過去の移動予約を含む、オペレーションと、複数の地域から選択されたある地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を第１の過去の移動データに基づいて予測するオペレーションであって、ユーザ移動情報は、選択された地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む、オペレーションと、サービスデバイス又はユーザデバイスのうち一方にユーザ移動情報を伝送するオペレーションとである。
【００１０】
開示される実施形態は、事前設定された移動データベースに含まれる第１の過去の移動データに従って、地図の少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報の予測を可能にする。ユーザ移動情報は、サービスデバイスがユーザ移動情報に従ってユーザにサービスを効率的に提供できるように、少なくとも１つのサービスデバイス及び／又は少なくとも１つのユーザデバイスにプッシュされる。その結果、ユーザデバイスの移動要求が時間内に応答され得る。そのような仕組みによって、ユーザの移動要求がサービスを提供するサービスデバイスに確実に合致し、ユーザの移動要求を満たすとともに自家用車所有者の要求も満たし、これにより、ユーザ及び自家用車所有者の両方のサービス体験が大幅に改善される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
開示される実施形態における技術的解決手段をより明確に例示するために、これらの実施形態の説明に用いられる図面を以下に簡潔に紹介する。以下に説明される図面は一部の実施形態に過ぎず、当業者であれば、これらの図面に従って、過度の努力も創造的努力もすることなく、他の実施形態を獲得することもできる。
【００１２】
【図１】本開示のいくつかの実施形態によるジオハッシュグリッドの図である。
【００１３】
【図２】本開示のいくつかの実施形態による移動サービスシステムを例示する体系図である。
【００１４】
【図３】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００１５】
【図４】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００１６】
【図５】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００１７】
【図６】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００１８】
【図７】本開示のいくつかの実施形態による、現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数と全移動予約応答件数を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００１９】
【図８】本開示のいくつかの実施形態による、各グリッドにおける異なる日付属性に属する過去の移動予約件数の第１の変化傾向と過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向とを取得するための方法を例示するフロー図である。
【００２０】
【図９】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００２１】
【図１０】本開示のいくつかの実施形態によるインタフェースの図である。
【００２２】
【図１１】本開示のいくつかの実施形態によるインタフェースの図である。
【００２３】
【図１２】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００２４】
【図１３】本開示のいくつかの実施形態によるインタフェースの図である。
【００２５】
【図１４】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００２６】
【図１５】本開示のいくつかの実施形態によるインタフェースの図である。
【００２７】
【図１６】本開示のいくつかの実施形態によるインタフェースの図である。
【００２８】
【図１７】本開示のいくつかの実施形態によるインタフェースの図である。
【００２９】
【図１８】本開示のいくつかの実施形態によるインタフェースの図である。
【００３０】
【図１９】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００３１】
【図２０】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００３２】
【図２１】本開示のいくつかの実施形態によるインタフェースの図である。
【００３３】
【図２２】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００３４】
【図２３】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００３５】
【図２４】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するシグナリングフロー図である。
【００３６】
【図２５】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【００３７】
【図２６】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【００３８】
【図２７】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【００３９】
【図２８】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【００４０】
【図２９】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【００４１】
【図３０】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【００４２】
【図３１】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【００４３】
【図３２】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【００４４】
【図３３】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【００４５】
【図３４】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【００４６】
【図３５】本開示のいくつかの実施形態によるクラウドサーバの図である。
【００４７】
【図３６】本開示のいくつかの実施形態によるユーザデバイスの図である。
【００４８】
【図３７】本開示のいくつかの実施形態によるサービスデバイスの図である。
【００４９】
【図３８】本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するためのシステムの図である。
【発明を実施するための形態】
【００５０】
いくつかの実施形態がここで詳細に説明されることになり、またこれらの実施形態の実施例が図面に示されている。以下の説明では複数の図面を参照するが、異なる図面における同じ番号は、特に別の指示がない限り、同じ又は同様の構成要素を表している。以下の説明において説明される実施形態は、本開示の範囲と一致する全ての実行可能な実施形態を表してはいない。その代わり、これらの実施形態は本開示のいくつかの態様と一致する単なる実施例に過ぎない。明確にするために、本開示に用いられる特定の用語又は表現の定義が、必要な場合に最初に説明される。
【００５１】
図１は、本開示のいくつかの実施形態によるジオハッシュグリッドの図である。
【００５２】
１つの実施形態において、ジオハッシュが、２次元の緯度経度の文字列への変換を表す。例えば、図１に示す基本地図が北京の９つの地域のジオハッシュ文字列を示し（例えば、「ＷＸ４ＥＲ」、「ＷＸ４Ｇ２」、「ＷＸ４Ｇ３」など）、各文字列は矩形領域（ジオハッシュ「グリッド」と呼ばれる）を表す。すなわち、所与の矩形領域内の全ての地点（例えば、緯度／経度座標）が、同じジオハッシュ文字列を共有する。このようにして、プライバシを保護することができ（特定の地点の代わりに大まかな地域の位置だけが示される）、バッファ処理が有効になる。
【００５３】
例えば、左上隅の地域内の複数のユーザが、近くのレストランに関するデータを要求するために位置情報を続けて送信することがある。この例では、これらのユーザのジオハッシュ文字列は全てＷＸ４ＥＲであり、ＷＸ４ＥＲという文字列が索引（例えば、関連データを抽出するためのキー）として用いられ得る。ジオハッシュグリッドと緯度経度座標範囲との間の対応関係が地図データベースに格納されているので、各ジオハッシュ文字列というキーは対応するバリューを有し、そのバリューはバッファ処理され得る。このバリューは、異なる種類の興味のある地点（「ＰＯＩ」）の情報を含んでよい。地図のバックグラウンド処理が、ユーザの位置要求に従って、ＷＸ４ＥＲという文字列に対応する複数のバリューを取得し、次にＰＯＩ情報の属性に従って選別を行い、この地域のレストラン情報を取得し得る。
【００５４】
本実施形態に関わる過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法、装置、及びデバイスが、配車サービス若しくは相乗りサービスを有するあらゆるシステム又は他の移動サービスをユーザに提供するシステムに適用され得る。
【００５５】
図２は、本開示のいくつかの実施形態による移動サービスシステムを例示する体系図である。
【００５６】
図２に示すように、本システムは、クラウドサーバ２０４と、ユーザデバイス２０６と、サービスデバイス２０８とを含んでよい。ユーザデバイス２０６は、移動要求を開始して、この移動要求をクラウドサーバ２０４に送信するように構成される。クラウドサーバ２０４は、移動要求をサービスプラットフォーム（例示されていないが、１つの実施形態においてクラウドサーバ２０４の一部である）でパブリッシュする。サービスデバイス２０８は、サービスプラットフォームでユーザ要求に応答し、それに合うように移動サービスを提供する。
【００５７】
サービスプラットフォームは、例えば、移動サービスプロバイダのコンピュータ及びネットワークインフラストラクチャであってよく、Ｄｉｄｉ  Ｄａｃｈｅ、Ｕｂｅｒ、ＡＭＡＰ、又はＢａｉｄｕ  Ｍａｐなどのようなサービスに利用されているものなどである。さらに、いくつかの実施形態において、クラウドサーバ２０４は、将来のある日のある期間におけるユーザの移動要求をユーザの過去の移動データに従って予測し得る。次にクラウドサーバ２０４は、将来におけるユーザの予測ユーザ移動情報をユーザデバイス２０６及び／又はサービスデバイス２０８に送信し得る。次にユーザデバイス２０６は、クラウドサーバ２０４によって予測されたユーザ移動情報に従って、現時点でどの地域に多数の移動要求があるのか、またどの地域に少数の移動要求しかないのかを確認し得る。ユーザデバイス２０６は、サービスを提供するサービスデバイス（及び、代理人、運転手による）がどの地域に多数存在するのかも識別し得る。ユーザデバイス２０６は、ユーザ移動情報に従って、現在の移動要求をクラウドサーバ２０４に送信するかどうか、又は、いつどこで移動要求をクラウドサーバ２０４に送信すべきかを判定することができる。さらに、サービスデバイス２０８（例えば、運転手が用いるデバイス）は、ユーザ移動情報に従って、現時点でどの地域に多数の移動要求があるのか、またどの地域に少数の移動要求しかないのかを確認することもできる。次にサービスデバイス２０８（例えば、人又はサービスデバイス２０８の自律オペレータ）は、ユーザ移動情報に従って、現時点でユーザにサービスを提供するためにどの地域に移動すべきか、又は、ユーザにいつサービスを提供すべきかを判定することができる。すなわち、一部の実施形態により、サービスデバイス２０８は予測された移動要求に従って便利なサービスをユーザに提供することが可能になり、ユーザの移動要求が満たされ、移動を要求するユーザ数がサービスを提供するサービスデバイス数と合致しないという現在の技術における技術的問題と、自家用車所有者の収入の要求を満たすことができないという問題とが解決される。
【００５８】
１つの実施形態において、ユーザデバイス２０６は、携帯電話、タブレット、ウェアラブルデバイス、携帯情報端末（ＰＤＡ）などであってよい。サービスデバイス２０８は、携帯電話、タブレット、ＰＤＡ、輸送手段に搭載されたデバイス、ウェアラブルデバイスなどであってよい。輸送手段は、限定されないが、内燃エンジンを有する自動車又はオートバイ、電動自動車又は電動オートバイ、電動自転車、自己バランス型電動スクータ、及び遠隔操作車両などの車両を含んでよい。ここに関係する車両は、石油だけで動く車両、又はガスだけで動く車両、又は石油とガスを併用して動く車両、又は電動車両であってよい。車両の種類は、これらの実施形態において限定されない。いくつかの実施形態において、搭載されたデバイスは、車載ナビゲーションシステム又はコンソールであってよい。
【００５９】
本開示の技術的解決手段が、複数の具体的な実施形態について以下に詳細に説明されている。以下の複数の具体的な実施形態は互いに組み合わされてよい。同じ又は同様の概念又はプロセスの詳細が、いくつかの実施形態において再度与えられなくてもよい。
【００６０】
図３は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法のフロー図である。
【００６１】
１つの実施形態において、例示された方法は装置によって実行されてよく、本装置は、ソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェア及びハードウェアの組み合わせによって実現される。代替の実施形態において、本装置は、クラウドサーバ又はクラウドサーバを管理するコアネットワークデバイスに組み込まれてよく、又は独立したクラウドサーバであってもよい。例示された実施形態において、クラウドサーバがオペレーティングデバイスの例として用いられる。例示された実施形態はプロセスを含み、クラウドサーバは、移動データベースに含まれるユーザの第１の過去の移動データに従って、将来の時間範囲におけるユーザの移動要求を予測する。次にクラウドサーバは、予測されたユーザの移動要求をサービスデバイスに送信し、予測されたユーザの移動要求に従ってサービスデバイスが移動サービスをユーザに提供することを可能にする。図３に示すように、本方法は以下の段階を含んでよい。
【００６２】
Ｓ１０１：第１の過去の移動データに従って、地図の少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測する。
【００６３】
１つの実施形態において、第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【００６４】
例示された実施形態において、現在のシステムの以下の問題が回避される。すなわち、移動を要求するユーザ数がサービスを提供するサービスデバイス数と合致しないという問題、及び自家用車所有者の収入の要求が満たされないという問題である。いくつかの実施形態において、クラウドサーバは、ユーザの第１の過去の移動データを移動データベースに記録してよく、第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表すのに用いられ得る。１つの実施形態において、過去の移動予約情報は、ユーザアカウント、ユーザ名、乗車地点及び行先、並びに予約件数などの情報を含んでよい。すなわち、移動データベースは、全てのユーザの過去の移動予約情報を含む。クラウドサーバは、第１の過去の移動データに従って、地図の少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測し得る。ユーザ移動情報は、各地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数（すなわち、サービスデバイスによって応答される将来の移動予約の件数）を含む。１つの実施形態において、いくつかの実施形態に関わる地域は、地図の基本的な地理情報に対してジオハッシュ処理が行われた後に取得されるジオハッシュグリッドであってよい。代替的に、それらの地域は、地図上の行政地域であってよく、又は他の地域であってもよい。１つの実施形態において、将来の時間範囲は、当日、当日のある期間、又は将来の連続した複数の日であってもよい。将来の時間範囲は、開示された実施形態において限定されることを意図したものではない。
【００６５】
例えば、クラウドサーバが少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測する場合、クラウドサーバは、第１の過去の移動データに保存されたある地域の一部の仕事日の過去の移動予約情報に従って、その地域の現在の仕事日におけるユーザ移動情報を予測し得る。１つの実施形態において、クラウドサーバは、第１の過去の移動データに従ってモデルを構築し、次に、予測地域の識別子及び次の仕事日の日付をモデルの入力として用い、モデルの出力を取得し得る。１つの実施形態において、モデルの出力は、その地域の現在の仕事日におけるユーザ移動情報である。別の例において、クラウドサーバはさらに、第１の過去の移動データに保存されたある地域のある期間における予約の変化傾向に従って、その地域の将来のある時間におけるユーザ移動情報を予測し得る。異なる地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測する具体的な技法は、開示された実施形態において限定されない。将来のユーザの移動情報を予測することができ、ユーザにサービスを提供する基準として、その情報をサービスデバイスに提供できる限り、どんな技法であっても十分である。
【００６６】
Ｓ１０２：ユーザ移動情報を少なくとも１つのサービスデバイス及び／又は少なくとも１つのユーザデバイスにプッシュする。
【００６７】
少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報をクラウドサーバが予測した後に、クラウドサーバは、将来の時間範囲における少なくとも１つの地域内の一部又は全ての地域のユーザ移動情報を、少なくとも１つのサービスデバイス及び／又は少なくとも１つのユーザデバイスに送信し得る。すなわち、クラウドサーバは、予測ユーザ移動情報をブロードキャストしてよい。代替的にクラウドサーバは、ユーザ移動情報をクラウドサーバに照会するサービスデバイス及び／又はユーザデバイスに、対象を絞った方式で予測ユーザ移動情報を送信してもよい。
【００６８】
サービスデバイスは、ユーザ移動情報を受信した後に、予測ユーザ移動情報に従って、どの地域に将来の移動要求が多数あるのかを確認し、その地域ですでに応答された将来の移動要求の数を確認することができる。次にサービスデバイスは、その地域のユーザにサービスを提供するかどうかを判定することができる。例えば、サービスデバイスは、少なくとも１つの地域の将来の時間範囲における予測ユーザ移動情報によって、地域Ａの月曜日の将来の移動予約件数が１０００件であり、地域Ａの将来の移動予約応答件数が将来の移動予約件数の９８％（例えば、９８０件）を超えること確認し、また、地域Ｂの月曜日の将来の移動予約件数が５００件であり、地域Ｂの将来の移動予約応答件数が将来の移動予約件数の２０％（例えば、１００件）であること確認し得る。サービスデバイスは、この情報に従って地域Ｂに行くことを選択し、移動サービスをユーザに提供することができる。このようにして、地域Ｂ内のユーザの移動要求を確実に満たすことができる。サービスデバイスの自家用車所有者の収入も保証され、これにより、ユーザ及び自家用車所有者の両方のサービス体験が大幅に改善される。
【００６９】
ユーザデバイスは、ユーザ移動情報を受信した後に、予測ユーザ移動情報に従って、どの地域に将来の移動要求が多数あるのかを確認し、その地域で移動要求を開始するかどうかを判定するために、その地域の将来の移動要求充足数を確認することができる。例えば、サービスデバイスは、少なくとも１つの地域の将来の時間範囲における予測ユーザ移動情報によって、地域Ａの月曜日の将来の移動予約件数が１０００件であり、地域Ａの将来の移動予約応答件数が将来の移動予約件数の９８％を超えること確認し、また、地域Ｂの月曜日の将来の移動予約件数が５００件であり、地域Ｂの将来の移動予約応答件数が将来の移動予約件数の２０％であること確認し得る。ユーザデバイスは、開始した移動要求が時間内に確実に応答され得るように、地域Ａで移動要求を開始することに決めてよく、これにより、車を呼ぶユーザの体験が大幅に改善される。
【００７０】
先述の実施形態で提供された、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法は、事前設定された移動データベースに含まれる第１の過去の移動データに従って、地図の少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測する。ユーザ移動情報は、サービスデバイスがユーザ移動情報に従ってユーザにサービスを提供できるように、少なくとも１つのサービスデバイス及び／又は少なくとも１つのユーザデバイスにプッシュされる。その結果、ユーザデバイスの移動要求が時間内に応答され得る。そのような仕組みによって、ユーザの移動要求がサービスを提供するサービスデバイスに確実に合致し、ユーザの移動要求を満たすとともに自家用車所有者の収入の要求も満たし、これにより、ユーザ及び自家用車所有者の両方のサービス体験が大幅に改善される。
【００７１】
図４は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００７２】
例示された実施形態は方法を含み、クラウドサーバは、少なくとも１つのサービスデバイス及び／又は少なくとも１つのユーザデバイスに予約集中地域の情報をプッシュする。次にサービスデバイスは、予約集中地域内のユーザに改善された方式でサービスを提供することができ、ユーザデバイスは、移動要求を選択的に開始することができる。前述の実施形態に基づいて、本方法はさらに以下の段階を含んでよい。
【００７３】
Ｓ２０１：各地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報に従って、各地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差を取得する。
【００７４】
具体的には、クラウドサーバによって取得される、各地域における将来の時間範囲の将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差は、将来の移動予約件数から将来の移動予約応答件数を直接引くことで取得される差であってよい。代替的に、この差は、減算後に重み付けされた差であってもよい。ここで差分アルゴリズムは、以下の段階（Ｓ２０２）において事前設定閾値によって判定される。段階Ｓ２０２における事前設定閾値が重み付けされた閾値である場合、将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差は重み付けされた差であり、段階Ｓ２０２における事前設定閾値が重み付けされていない閾値である場合、将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差は、将来の移動予約件数から将来の移動予約応答件数を直接引くことで取得される差である。
【００７５】
Ｓ２０２：事前設定閾値より大きい差がある地域を予約集中地域と判定する。１つの実施形態において、予約集中地域は、将来の時間範囲におけるユーザの将来の移動予約が多数ある地域であってよい。別の実施形態では、１つの予約集中地域があっても、複数の予約集中地域があってもよい。
【００７６】
Ｓ２０３：少なくとも１つのサービスデバイス及び／又は少なくとも１つのユーザデバイスに予約集中地域に関する情報をプッシュする。
【００７７】
１つの実施形態において、予約集中地域に関する情報は１つ又は複数であってよい。予約集中地域に関する情報は、予約集中地域の識別子、予約集中地域に関する緯度経度座標情報などであってよい。
【００７８】
１つの実施形態において、クラウドサーバによって予測されたユーザ移動情報に対応する地域は、地図の基本的な地理的位置情報に対して離散化が行われた後に取得されるグリッドであってよい（本明細書に、より十分に説明される）。１つの実施形態において、これらのグリッドは、各グリッドが地図の緯度経度座標範囲に対応する限り、どんな方法を用いて分割されてもよい。１つの実施形態において、グリッドはジオハッシュグリッドであってよい。１つの実施形態において、予約集中地域に関する情報は事前設定閾値より大きい差を有するジオハッシュグリッドのＰＯＩ情報である。各ジオハッシュグリッドは、地図上の緯度経度座標範囲に対応する。すなわち、ある緯度経度座標範囲内の全ての地理的位置情報は、その緯度経度座標範囲に対応するジオハッシュグリッドに分類され得る。ＰＯＩ情報は、レストラン情報、建築物情報などであってよい。説明しやすいように、以下の実施形態におけるグリッドは全て、ジオハッシュグリッドを一例として用いることにより説明される。
【００７９】
クラウドサーバによって送信された予約集中地域の情報を受信した後に、サービスデバイスは、予約集中地域情報によって示された地理的位置に移動して、この予約集中地域のユーザにサービスを提供することができる。これによって、予約集中地域内のユーザの移動要求がより十分に満たされるだけでなく、自家用車所有者の収入もより十分に保証される。さらに、クラウドサーバによって送信された予約集中地域情報を受信した後に、ユーザデバイスは、配車サービスの予約集中地域情報によって示された地理的位置に移動することを選択してよく、又はユーザデバイスは、配車サービスの予約集中地域を回避することを選択してもよい。換言すると、ユーザデバイスは、ユーザ移動情報及び予約集中地域情報に従って、移動要求を開始するための場所を自律的に選択することができ、これにより、車を呼ぶことに関するユーザの体験が大幅に改善される。
【００８０】
図５は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【００８１】
図５に例示する実施形態は方法を含み、クラウドサーバは将来のユーザ移動情報の予測を容易にするための移動データベースを構築する。前述の実施形態に基づいて、図３に関連して論じられた段階Ｓ１０１の前に、以下の段階が実行されてよい。
【００８２】
Ｓ３０１：地図の基本的な地理的位置情報に対して離散化プロセスを行い、少なくとも１つのグリッドを取得する。
【００８３】
具体的には、この実施形態における地図はどんな形の地図でもよく、地図の基本的な地理的位置情報は一連の緯度経度座標情報であってよい。ここで、ジオハッシュグリッドが一例として用いられる。クラウドサーバは、ジオハッシュ手順を用いて、地図の基本的な地理的位置情報に対して離散化を行い、少なくとも１つのジオハッシュグリッドを取得してよい。各ジオハッシュグリッドは、緯度経度座標範囲及び識別子に対応する。１つの実施形態において、識別子はジオハッシュ文字列であってよい。
【００８４】
Ｓ３０２：事前設定された期間分割方針に従って、取得された全ての第１の過去の移動予約にタイムスタンプを追加し、その結果、少なくとも１つの第２の過去の移動予約が取得される。
【００８５】
タイムスタンプは、第１の過去の移動予約が予定された日付と、第１の過去の移動予約が予定された期間の識別子とを含む。第１の過去の移動予約は、第１の過去の移動予約に対応する緯度経度座標情報と、第１の過去の移動予約が予定された時間とを含んでもよい。
【００８６】
１つの実施形態において、移動予約データベースが地図の全ての地域内の全てのユーザの第１の過去の移動予約を記録する。クラウドサーバは、事前設定された期間分割方針に従って、移動予約データベースに含まれるそれぞれの第１の過去の移動予約にタイムスタンプを追加してよく、その結果、少なくとも１つの第２の過去の移動予約が取得される。それぞれの第１の過去の移動予約は、第１の過去の移動予約に対応する緯度経度座標情報と、第１の過去の移動予約が予定された時間とを含む。１つの実施形態において、第１の過去の移動予約はさらに、第１の過去の移動予約を入れたユーザの名前、及び／又は第１の過去の移動予約を入れたユーザの住所を含む。
したがって、上述のそれぞれの第２の過去の移動予約は、第１の過去の移動予約の全ての情報を含むだけでなく、タイムスタンプの情報も含む。１つの実施形態において、期間分割方針は以下のことを含んでよい。すなわち、１日の２４時間が、対応する時間の長さに従っていくつかの期間に分割される。例えば、３０分を単位として用いる場合、１日の２４時間が４８個の期間に分割されてよい。各期間は時系列で配置され、例えば、０時００分〜０時３０分が１番目の期間であり、２３時３０分から２４時００分が４８番目の期間である。他の期間分割方法が利用されてもよく、前述の例は、本開示の範囲を限定することを意図したものではない。
【００８７】
１つの実施形態において、それぞれの第１の過去の移動予約はさらに、予約識別子を含んでよい。クラウドサーバが第１の過去の移動予約にタイムスタンプを追加した後に取得された第２の過去の移動予約は、第１の過去の移動予約と同じ予約識別子を有する。１つの実施形態において、予約識別子は予約番号であってよい。
【００８８】
例えば、第１の過去の移動予約が「１５＊＊＊００１、ユーザＡ、Ａｌｉｂａｂａ  Ｘｉｘｉ  Ｃａｍｐｕｓ、北緯Ｘ度東経Ｙ度、２０１５−１０−８−２１：１８：１０」である場合、「１５＊＊＊００１」は第１の過去の移動予約の識別子の番号であり、「ユーザＡ」は第１の過去の移動予約を入れたユーザの名前であり、「Ａｌｉｂａｂａ  Ｘｉｘｉ  Ｃａｍｐｕｓ」は第１の過去の移動予約が予定された位置の住所であり、「北緯Ｘ度東経Ｙ度」は第１の過去の移動予約が予定された位置の緯度経度座標の情報であり、「２０１５−１０−８−２１：１８：１０」は第１の過去の移動予約が予定された時間である。この例によれば、タイムスタンプが追加された後に取得された第２の過去の移動予約が、「１５＊＊＊００１、ユーザＡ、Ａｌｉｂａｂａ  Ｘｉｘｉ  Ｃａｍｐｕｓ、北緯Ｘ度東経Ｙ度、２０１５−１０−８−２１：１８：１０  ２０１５−１０−８  ４３」であってよく、「２０１５−１０−８」は第１の過去の移動予約が予定された日付であり、「４３」は第１の過去の移動予約が予定された期間の識別子である。これに基づいて、クラウドサーバは、過去の各日付の各期間に第２の過去の移動予約が何件存在するかを認識することができる。
【００８９】
Ｓ３０３：取得された応答情報と第２の過去の移動予約のそれぞれとに従って、第２の過去の移動データを生成する。
【００９０】
第２の過去の移動データは少なくとも１つの第３の過去の移動予約を含み、それぞれの第３の過去の移動予約は、第２の過去の移動予約と第２の過去の移動予約の応答状態とを含む。１つの実施形態において、応答情報は第２の過去の移動予約のそれぞれの応答状態を示すのに用いられる。
【００９１】
具体的には、応答データベースが、それぞれの第２の過去の移動予約の応答情報を記録する。この応答情報は、第２の過去の移動予約の応答状態を表すことができる。すなわち、第２の過去の移動予約がサービスデバイスによって応答されたかどうかと、第２の過去の移動予約がサービスデバイスによって応答されたときの任意の具体的な情報とを表すことができる。運転手が予約を承諾したかどうかと、その予約が承諾されたときの具体的な情報とが一例になる。したがって、クラウドサーバは、上述したそれぞれの第２の過去の移動予約と取得された応答情報とに従って、応答データベースから第２の過去の移動データを生成してよい。第２の過去の移動データは少なくとも１つの第３の過去の移動予約を含み、それぞれの第３の過去の移動予約は第２の過去の移動予約を含み、それぞれの第３の過去の移動予約は、第２の過去の移動予約と第２の過去の移動予約の応答状態とを含む。１つの実施形態において、応答情報は、第２の過去の移動予約に応答した運転手の名前と、第２の過去の移動予約に応答したときのサービスデバイスの緯度経度座標情報と、第２の過去の移動予約への応答が行われた時間とを含んでよい。１つの実施形態において、応答情報はさらに、第２の過去の移動予約の予約識別子を含んでよい。
【００９２】
例えば、上記の段階Ｓ３０２における第２の過去の移動予約が、「１５＊＊＊００１、運転手Ｘ、北緯Ｍ度、東経Ｎ度、２０１５−１０−８−２１：１９：００」という応答情報を有すると仮定する。「１５＊＊＊００１」は第２の過去の移動予約の予約識別子であり、「運転手Ｘ」は第２の過去の移動予約に応答した運転手の名前であり、「北緯Ｍ度、東経Ｎ度」は第２の過去の移動予約に応答したときのサービスデバイスの緯度経度座標情報であり、「２０１５−１０−８−２１：１９：００」は第２の過去の移動予約が応答された時間である。次にクラウドサーバは、段階Ｓ３０２の例における第２の過去の予約と応答情報とに従って、第３の過去の移動予約を取得することができる。第３の過去の移動予約は「１５＊＊＊００１、ユーザＡ、Ａｌｉｂａｂａ  Ｘｉｘｉ  Ｃａｍｐｕｓ、北緯Ｘ度、東経Ｙ度、２０１５−１０−８−２１：１８：１０  ２０１５−１０−８  ４３、了解、運転手Ａ、北緯Ｍ度東経Ｎ度、２０１５−１０−８−２１：１９：００  ２０１５−１０−８  ４３」であってよい。ここで、「１５＊＊＊００１、ユーザＡ、Ａｌｉｂａｂａ  Ｘｉｘｉ  Ｃａｍｐｕｓ、北緯Ｘ度、東経Ｙ度、２０１５−１０−８−２１：１８：１０  ２０１５−１０−８  ４３」は第２の過去の移動予約であり、「了解、運転手Ａ、北緯Ｍ度東経Ｎ度、２０１５−１０−８−２１：１９：００  ２０１５−１０−８  ４３」は、第２の過去の予約が応答されたときの具体的な情報である。すなわち、具体的な情報は、第２の過去の移動予約の応答状態である。
【００９３】
同じ方式で、クラウドサーバは、他の第２の過去の移動予約に対応する第３の過去の移動予約を取得することができ、複数の第３の過去の移動予約は第２の過去の移動データを形成するのに用いられる情報になる。
【００９４】
Ｓ３０４：第２の過去の移動データに含まれる第３の過去の移動予約のそれぞれの緯度経度座標情報に従って、第２の過去の移動データを少なくとも１つのグリッドにマッピングし、第１の過去の移動データを取得する。
【００９５】
具体的には、クラウドサーバが第２の過去の移動データを取得した後に、クラウドサーバは、第２の過去の移動データに含まれるそれぞれの第３の過去の移動予約の緯度経度座標情報に対応するジオハッシュ文字列を決定することができる。これにより、クラウドサーバは、第２の過去の移動データに含まれるそれぞれの第３の過去の移動予約を、段階Ｓ３０１で決定された少なくとも１つのジオハッシュグリッドにマッピングすることが可能になる。次に、各ジオハッシュグリッドに対応する過去の移動予約が取得され、その後、移動データベースが構築される。移動データベースは、地図上の異なるジオハッシュグリッドの過去の移動予約情報を表す第１の過去の移動データを含む。
【００９６】
１つの実施形態において、第１の過去の移動データは具体的に、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約件数及び過去の移動予約応答件数を含んでよい。ここで、過去の移動予約件数は、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける、全ての第３の過去の移動予約の中の第２の過去の移動予約の全件数を指す。過去の移動予約応答件数は、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける全ての第３の過去の移動予約の全応答件数を指す。それに応じて、予測ユーザ移動情報は具体的に、将来の日付の各期間の各グリッドにおける将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含んでよい。１つの実施形態において、第１の過去の移動データはさらに、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約の応答待ち時間を含んでよい。応答待ち時間は、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約の応答待ち時間の平均値、応答待ち時間の最大値、応答待ち時間の中央値、及び応答待ち時間の最小値のうち少なくとも１つであってよい。
【００９７】
１つの実施形態において、第３の過去の移動予約の緯度経度座標情報は、第２の過去の移動予約に対応する緯度経度座標情報と、第２の過去の移動予約に対応する応答情報に含まれる第２の過去の移動予約にサービスデバイスが応答したときのサービスデバイスの緯度経度座標情報とを含んでよい。緯度経度座標情報（これは、第２の過去の移動予約に対応する）に対応するジオハッシュ文字列が、応答情報に含まれる緯度経度座標情報に対応するジオハッシュ文字列と同じである場合には、第３の過去の移動予約に対応するジオハッシュ文字列が１つだけ存在すると判定される。一方、緯度経度座標情報（これは、第２の過去の移動予約に対応する）に対応するジオハッシュ文字列が、応答情報に含まれる緯度経度座標情報に対応するジオハッシュ文字列と異なる場合には、第３の過去の移動予約に対応するジオハッシュ文字列が２つ存在すると判定される。このようにして、上述した少なくとも１つのジオハッシュグリッドへの第２の過去の移動データのマッピングは、次のようになり得る。
【００９８】
１）第３の過去の移動予約の中の第２の過去の移動予約に対応する緯度経度座標情報を、対応するジオハッシュグリッドに、その対応するジオハッシュ文字列に従ってマッピングする。
【００９９】
２）第３の過去の移動予約の中の第２の過去の移動予約に対応する応答情報の緯度経度座標情報を、対応するジオハッシュグリッドに、その対応するジオハッシュ文字列に従ってマッピングする。
【０１００】
２つの最終マッピング結果は以下の通りである。１番目の状況では、第２の過去の移動予約がマッピングされたジオハッシュグリッド（すなわち、移動者が位置するジオハッシュグリッド）と、応答情報がマッピングされたジオハッシュグリッド（すなわち、運転手が位置するジオハッシュグリッド）とは同じジオハッシュグリッドである。すなわち、移動者及び運転手は同じジオハッシュグリッドに位置している。２番目の状況では、第２の過去の移動予約がマッピングされたジオハッシュグリッドと、応答情報がマッピングされたジオハッシュグリッドとは異なる。すなわち、移動者及び運転手は異なるジオハッシュグリッドに位置している。
【０１０１】
移動者及び運転手が同じジオハッシュグリッドに位置している場合、第１の過去の移動データは、過去の各日付の各期間の各ジオハッシュグリッドにおける過去の移動予約件数及び過去の移動予約応答件数を含んでよい。１つの実施形態において、第１の過去の移動データはさらに、過去の各日付の各期間の各ジオハッシュグリッドにおける過去の移動予約の応答待ち時間を含んでよい。１つの実施形態において、特定の形式の第１の過去の移動データは、「ジオハッシュグリッドのシーケンス番号＋過去の日付＋過去の日付の期間の識別子＋過去の移動予約件数＋過去の移動予約応答件数（すなわち、応答された予約数）＋待ち時間の平均値＋待ち時間の最大値＋待ち時間の中央値＋待ち時間の最小値」であってよい。
【０１０２】
移動者及び運転手が同じジオハッシュグリッドにいない場合、第１の過去の移動データは、過去の移動予約件数と、過去の移動予約応答件数と、過去の移動予約が属するジオハッシュグリッド内のサービスデバイスによって、過去の各日付の各期間の各ジオハッシュグリッドにおいて応答された予約件数とを含んでよい。１つの実施形態において、第１の過去の移動データはさらに、過去の各日付の各期間の各ジオハッシュグリッドにおける過去の移動予約の応答待ち時間を含んでよい。この場合、特定の形式の第１の過去の移動データは、「ジオハッシュグリッドのシーケンス番号＋過去の日付＋過去の日付の期間の識別子＋過去の移動予約件数＋過去の移動予約応答件数（すなわち、応答された予約数）＋待ち時間の平均値＋待ち時間の最大値＋待ち時間の中央値＋待ち時間の最小値＋過去の移動予約が属するジオハッシュグリッド内のサービスデバイスによって応答された予約件数」であってよい。例えば、過去の移動予約が行われたジオハッシュグリッドがＡであり、過去の移動予約件数が１００件であり、過去の移動予約応答件数も１００件であるが、過去の移動予約が属する現在のジオハッシュグリッド内のサービスデバイスによって応答される予約件数は９０件であると仮定する。このことが意味するのは、残り１０件の過去の移動予約は、他のジオハッシュグリッド内のサービスデバイスによって応答されるということである。
【０１０３】
上記のことを考慮して、移動者及び運転手が同じジオハッシュグリッドにいるかどうかに関係なく、移動データベースに含まれる第１の過去の移動データは、過去の各日付の各期間の各ジオハッシュグリッドにおける過去の移動予約件数及び過去の移動予約応答件数を表す。クラウドサーバにとって、将来の日付の各期間の各ジオハッシュグリッドにおける将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を、第１の過去の移動データによって提供される情報に従って予測するのは具合がよく、これにより、移動要求の予測精度が大幅に改善される。
【０１０４】
この実施形態で提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法は、地図の基本的な地理的位置情報に対して離散化プロセスを行うことによって少なくとも１つのグリッドを取得し、事前設定された期間分割方針に従って、移動予約データベースから取得された全ての第１の過去の移動予約にタイムスタンプを追加して、少なくとも１つの第２の過去の移動予約を取得し、第２の過去の移動予約のそれぞれと応答データベースから取得された応答情報とに従って第２の過去の移動データを生成し、第２の過去の移動データに含まれる第３の過去の移動予約のそれぞれの緯度経度座標情報に従って、第２の過去の移動データを少なくとも１つのグリッドにマッピングして、第１の過去の移動データを取得する。次にクラウドサーバは、第１の過去の移動データに従って、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約件数及び過去の移動予約応答件数を取得することができるようになる。これにより、クラウドサーバは、第１の過去のデータから提供された情報に従って、将来の日付の各期間の各グリッドにおける将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を予測することが可能になる。換言すると、この方法は、ユーザの移動要求の予測精度を大幅に改善する。
【０１０５】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【０１０６】
この実施形態は、クラウドサーバが、第１の過去の移動データに従って、地図の少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測するという点で具体的なプロセスを含む。この実施形態における「将来の時間範囲」は、現在の日付を含んでよい。換言すると、クラウドサーバは、第１の過去の移動データに従って当日のユーザ移動情報を予測してよい。前述の実施形態に基づいて、上述した段階Ｓ１０１は具体的に以下の段階を含んでよい。
【０１０７】
Ｓ４０１：第１の過去の移動データに従って、現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数及び全移動予約応答件数を予測する。
【０１０８】
具体的には、やはりジオハッシュグリッドを一例として用いると、クラウドサーバは、第１の過去の移動データに含まれる各ジオハッシュグリッドの過去の移動予約件数及び過去の移動予約応答件数の絶えず変化する傾向によって、現在の日付の各ジオハッシュグリッドにおける全移動予約件数及び全移動予約応答件数を予測してよい。代替的に、クラウドサーバは、現在のグリッドの過去の各日付を入力として用い、且つ過去の各日付の過去の移動予約件数及び過去の移動予約応答件数を出力として用いる対応するモデリングアルゴリズムによって、対応するモデルをトレーニングし、その後、現在の日付を入力として用いてよく、取得された出力は、現在の日付の全移動予約件数及び移動予約応答件数である。
【０１０９】
１つの実施形態において、現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数及び全移動予約応答件数を予測するための前述の方法に関しては、図７に示すフロー図を参照することによって言及され得る。すなわち、本開示の別の実施形態が、現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数及び全移動予約応答件数を予測するための方法を提供し、その方法は以下の段階を含む。
【０１１０】
Ｓ５０１：各グリッドの識別子を主キーとして用い、第１の過去の移動データに従って、各グリッドの第１の時系列及び第２の時系列を構築する。
【０１１１】
第１の時系列は、過去の各日付の各グリッドにおける過去の全移動予約件数を含み、第２の時系列は、過去の各日付の各グリッドにおける過去の全移動予約応答件数を含む。第１の時系列及び第２の時系列の長さは各グリッドにおける過去の日付の日数に等しい。
【０１１２】
具体的には、やはりジオハッシュグリッドを一例として用いると、各ジオハッシュグリッドは、過去の各日付の対応する過去の移動予約件数を有する。各ジオハッシュグリッドの第１の時系列及び第２の時系列が、各ジオハッシュグリッドの識別子を主キーとして用い、且つ各ジオハッシュグリッドにおける過去の各日付に属する対応する過去の移動予約件数をバリューとして用いて取得されてよい。以下では、１つのジオハッシュグリッドを一例として用いることで、説明が行われる。ジオハッシュグリッドの第１の時系列は、ジオハッシュグリッドにおける過去の各日付に対応する過去の全移動予約件数を含む。第１の時系列の長さは、ジオハッシュグリッドにおける過去の日付の日数に等しい。ジオハッシュグリッドの第２の時系列は、ジオハッシュグリッドにおける過去の各日付の過去の全移動予約応答件数を含む。第２の時系列の長さは、ジオハッシュグリッドにおける過去の日付の日数に等しい。
【０１１３】
例えば、第１の過去の移動データベースが１月１日から１月３０日までの過去の各日付の各期間のジオハッシュグリッドＡにおける過去の移動予約件数及び過去の移動予約応答件数を含み、ジオハッシュグリッドＡの第１の時系列が１月１日から１月３０日までの毎日の過去の移動予約件数（すなわち、１日の全ての期間の過去の移動予約件数の合計）を含み、第２の時系列が１月１日から１月３０日までの毎日の過去の全移動予約応答件数（すなわち、１日の全ての期間の過去の移動予約応答件数の合計）を含みと仮定する。
【０１１４】
Ｓ５０２：第１の自己回帰和分移動平均（ＡＲＩＭＡ）モデル及び各グリッドの第１の時系列に従って、各グリッドの現在の日付の全移動予約件数を予測する。
【０１１５】
Ｓ５０３：第２のＡＲＩＭＡモデル及び各グリッドの第２の時系列に従って、各グリッドの現在の日付の全移動予約応答件数を予測する。
【０１１６】
具体的には、第１のＡＲＩＭＡモデルは移動予約用に構築されたモデルであり、したがって、各ジオハッシュグリッドの第１の時系列を第１のＡＲＩＭＡモデルと組み合わせることによって予測が行われてよい。次に、各ジオハッシュグリッドにおける現在の日付の全移動予約件数が取得される。同様に、第２のＡＲＩＭＡモデルは移動予約応答件数用に構築されたモデルであり、したがって、各ジオハッシュグリッドの第２の時系列を第２のＡＲＩＭＡモデルと組み合わせることによって予測が行われてよい。次に、各ジオハッシュグリッドにおける現在の日付の全移動予約応答件数が取得される。
【０１１７】
上記のことを考慮して、クラウドサーバは、各グリッドの現在の日付の全移動予約件数及び全移動予約応答件数を取得し、その後、段階Ｓ４０２が実行される。１つの実施形態において、段階Ｓ５０２及びＳ５０３の実行シーケンスはこの実施形態に限定されず、本開示の範囲に含まれる類似したモデリングアルゴリズムが利用されてよい。
【０１１８】
Ｓ４０２：事前設定された期間分割方針に従って、異なる日付属性を有する各グリッドにおける過去の移動予約件数の第１の変化傾向及び過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向を取得する。日付属性は、仕事日属性、週末属性、及び休日属性のうちいずれか１つを含む。
【０１１９】
具体的には、やはりジオハッシュグリッドを一例として用いると、各ジオハッシュグリッドに含まれる過去の日付の日付属性は、仕事日属性、週末属性、及び休日属性のうちいずれか１つを含んでよい。休日は、元日、春節、及び労働節などの法定休日になり得るが、そのような休日を含む週末を除く。したがって、仕事日属性を一例として用いると、クラウドサーバは、あるジオハッシュグリッドにおける全ての過去の仕事日の過去の移動予約件数に従って、第１の変化傾向を取得してよい。また、クラウドサーバは、そのジオハッシュグリッドにおける全ての過去の仕事日の過去の移動予約応答件数に従って、第２の変化傾向を取得してよい。第１の変化傾向及び第２の変化傾向は、日付及び期間を単位として用い、期間は期間分割方針に従って分割される。すなわち、第１の変化傾向は、異なる仕事日の異なる期間における過去の移動予約件数の傾向を示し、これに対して第２の変化傾向は、異なる仕事日の異なる期間における過去の移動予約応答件数の傾向を示す。同様の方式で、各ジオハッシュグリッドの週末属性における過去の移動予約件数の第１の変化傾向及び過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向が取得されてよい。同様に、各ジオハッシュグリッドの休日属性における過去の移動予約件数の第１の変化傾向及び過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向が取得されてよい。
【０１２０】
１つの実施形態において、各グリッドの異なる日付属性における過去の移動予約件数の第１の変化傾向及び過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向を取得する前述の方法に関しては、図８に示すフロー図を参照することによって言及され得る。すなわち、別の実施形態が、各グリッドの異なる日付属性における過去の移動予約件数の第１の変化傾向及び過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向を取得するための方法を提供する。やはりジオハッシュグリッドを一例として用いると、本方法は具体的に以下の段階を含む。
【０１２１】
Ｓ６０１：各グリッドの識別子及び日付単位を主キーとして用い、各グリッドの少なくとも１つの第３の時系列及び少なくとも１つの第４の時系列を第１の過去の移動データに従って構築する。
【０１２２】
第３の時系列は、過去の日付における異なる期間の過去の移動予約件数を含み、第４の時系列は、過去の日付における異なる期間の過去の移動予約応答件数を含む。
【０１２３】
具体的には、各ジオハッシュグリッドは、過去の各日付の各期間の対応する過去の移動予約件数を有し、各ジオハッシュグリッドの少なくとも１つの第３の時系列及び少なくとも１つの第４の時系列は、各ジオハッシュグリッドの識別子及び日付単位を主キーとして用い、且つ過去の各日付の各期間の各ジオハッシュグリッドにおける対応する過去の移動予約件数をバリューとして用いて取得されてよい。すなわち、１つのジオハッシュグリッドでは、１つの過去の日付が１つの第３の時系列及び１つの第４の時系列に対応し、第３の時系列は過去の日付の複数の期間の過去の移動予約件数を含み、第３の時系列の長さは分割された期間の個数に等しい。第４の時系列は過去の日付の複数の期間の過去の移動予約応答件数を含み、第４の時系列の長さは分割された期間の個数に等しい。
【０１２４】
１日を４８個の期間に分割するという先述の分割方針が一例として用いられる。第１の過去の移動データベースは、１月１日から１月３０日までの過去の各日付の各期間のジオハッシュグリッドＡにおける過去の移動予約件数及び過去の移動予約応答件数を含むと仮定すると、ジオハッシュグリッドＡは、３０個の第３の時系列及び３０個の第４の時系列を含んでよい。すなわち、過去の各日付は１つの第３の時系列及び１つの第４の時系列に対応する。１月１日を一例として用いると、１月１日の第３の時系列は、０時００分から０時３０分までの期間の過去の移動予約件数、０時３０分から１時００分までの期間の過去の移動予約件数、…、及び２３時３０分から２４時００分までの期間の過去の移動予約件数を含む。換言すると、第３の時系列は４８個の期間のそれぞれの過去の移動予約件数を含む。それに応じて、第４の時系列は４８個の期間のそれぞれの過去の移動予約応答件数を含む。
【０１２５】
Ｓ６０２：事前設定された日付属性に従って各グリッドの過去の日付をクラスタ化し、各グリッドの第１の日付属性クラスタを取得する。第１の日付属性クラスタは、日付属性の要件を満たす複数の過去の日付を含む。
【０１２６】
具体的には、クラウドサーバによって事前設定された現在の日付属性が仕事日属性であると仮定すると、クラウドサーバは各ジオハッシュグリッドの過去の日付をクラスタ化し、各ジオハッシュグリッドの仕事日クラスタ（すなわち、第１の日付属性クラスタ）を取得してよい。仕事日クラスタは、仕事日属性を満たす複数の過去の日付（すなわち、過去の仕事日）を含んでよい。１つの実施形態において、やはり先述のケースを一例として用いると、第１の過去の移動データベースは、１月１日から１月３０日までの過去の各日付の各期間のジオハッシュグリッドＡにおける過去の移動予約件数及び過去の移動予約応答件数を含む。ここでクラスタ化とは以下の通りであってよい。すなわち、クラウドサーバは、ある仕事日を選択し、その仕事日の過去の移動予約件数の変化傾向を３０日間の各仕事日の過去の移動予約件数の変化傾向と比較し、事前設定された類似性閾値より大きい変化傾向類似性を有する仕事日を１つのクラスタにグループ化して、ジオハッシュグリッドＡの仕事日クラスタ（すなわち、第１の日付属性クラスタ）を取得する。同じ方法を用いて、ジオハッシュグリッドＡの週末クラスタ及び休日クラスタを取得することができる。同様に、各ジオハッシュグリッドの第１の日付属性クラスタが取得される。
【０１２７】
Ｓ６０３：第１の日付属性クラスタに属する全ての第３の時系列に従って、各グリッドにおける日付属性を有する過去の移動予約件数の第１の変化傾向を取得する。
【０１２８】
具体的には、やはり仕事日クラスタである第１の日付属性クラスタを一例として用いると、クラウドサーバがジオハッシュグリッドＡにおいて仕事日クラスタを取得した場合、実行クラウドサーバは、ジオハッシュグリッドＡの仕事日クラスタに属する第３の時系列の第１の期間における全ての過去の移動予約件数に対して平均計算を行い、第１の期間の予約件数の平均値を取得してよい。次に、第３の時系列の第２の期間における全ての過去の移動予約件数に対して別の平均計算を行い、第２の期間の予約件数の平均値を取得する。４８個の期間の予約件数の平均値が取得されるまで、同じ方法が続く。これらの期間は、それぞれの期間に基づいて分類され、ジオハッシュグリッドＡにおける仕事日属性に属する過去の移動予約件数の第１の変化傾向が取得される。事前設定された日付属性が週末及び休日である場合、このようにして、ジオハッシュグリッドＡにおける、週末属性に属する過去の移動予約件数の第１の変化傾向と休日属性に属する過去の移動予約件数の第１の変化傾向とをそれぞれ取得することができる。
【０１２９】
Ｓ６０４：第１の日付属性クラスタに属する全ての第４の時系列に従って、各グリッドにおける日付属性を有する過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向を取得する。
【０１３０】
具体的には、やはり仕事日クラスタである第１の日付属性クラスタを一例として用いると、クラウドサーバがジオハッシュグリッドＡにおいて仕事日クラスタを取得した場合、実行クラウドサーバは、ジオハッシュグリッドＡの仕事日クラスタに属する第４の時系列の第１の期間における全ての過去の移動予約応答件数に対して平均計算を行い、第１の期間の予約応答件数の平均値を取得してよい。次に、第４の時系列の第２の期間における全ての過去の移動予約応答件数に対して別の平均計算を行い、第２の期間の予約応答件数の平均値を取得する。４８個の期間の予約応答件数の平均値が取得されるまで、同じ方法が続く。これらの期間は、それぞれの期間に基づいて分類され、ジオハッシュグリッドＡにおける仕事日属性に属する過去の移動予約件数の第２の変化傾向が取得される。このようにして、ジオハッシュグリッドＡにおける、週末属性に属する過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向と休日属性に属する過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向とをそれぞれ取得することができる。
【０１３１】
上記のことを考慮して、先述のＳ６０２からＳ６０４までの方法を用いることにより、各ジオハッシュグリッドにおける異なる日付属性に属する過去の移動予約件数の第１の変化傾向と過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向とを取得することができ、次にＳ４０３及びＳ４０４が行われる。１つの実施形態において、Ｓ６０３及びＳ６０４の実行シーケンスは、この実施形態によって限定されない。
【０１３２】
Ｓ４０３：現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数及び第１の変化傾向に従って、現在の日付の各期間の各グリッドにおける移動予約件数を取得する。
【０１３３】
Ｓ４０４：現在の日付の各グリッドにおける全移動予約応答件数及び第２の変化傾向に従って、現在の日付の各期間の各グリッドにおける移動予約応答件数を取得する。
【０１３４】
具体的には、クラウドサーバは、先述の段階Ｓ４０１で、現在の日付の各ジオハッシュグリッドにおける全移動予約件数を予測しており、したがって、クラウドサーバは、Ｓ６０３で取得された異なる日付属性に属する第１の変化傾向に従って、現在の日付と同じ属性を有する第１の変化傾向を選択してよい。現在の日付の各期間の各ジオハッシュグリッドにおける移動予約件数が、第１の変化傾向に従って取得されてよい。同様に、クラウドサーバは、段階Ｓ６０４で取得された異なる日付属性に属する第２の変化傾向に従って、現在の日付と同じ属性を有する第２の変化傾向を選択してよい。現在の日付の各期間の各ジオハッシュグリッドにおける移動予約件数が、第２の変化傾向に従って取得されてよい。
【０１３５】
１つの実施形態において、段階Ｓ４０３及びＳ４０４の実行シーケンスは、本開示のこの実施形態によって限定されない。
【０１３６】
この実施形態で提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法において、異なるグリッドの現在の日付の移動予約件数及び移動予約応答件数が第１の過去の移動データに従って予測され、サービス基準をサービスデバイスに提供する。これにより、ユーザの移動要件をサービスデバイスによって提供されるサービスと合致させる。
ユーザの移動要件が満たされるだけでなく、自家用車所有者の収入も保証され、ユーザ及び自家用車所有者の両方のサービス体験が大幅に向上し得る。
【０１３７】
図９は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【０１３８】
例示された実施形態は、ユーザデバイスが、ユーザ移動情報に従って配車サービスを獲得するために、将来の時間範囲のユーザ移動情報を取得する具体的なプロセスを説明する。図９に示すように、本方法は以下の段階を含む。
【０１３９】
Ｓ７０１：第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測された、少なくとも１つの地域における将来の時間範囲のユーザ移動情報を受信し、そのユーザ移動情報を表示する。
【０１４０】
第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、その地域における将来の時間範囲の将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０１４１】
Ｓ７０２：ユーザ移動情報に従って移動要求をクラウドサーバに送信する。
【０１４２】
具体的には、第１の過去の移動データに従って、少なくとも１つの地域における将来の時間範囲のユーザ移動情報をクラウドサーバがどのように予測するかに関する詳細は、前述した実施形態を参照することができるので、詳細をここで繰り返すことはしない。クラウドサーバが少なくとも１つの地域における将来の時間範囲のユーザ移動情報を取得した後に、クラウドサーバはユーザ移動情報をユーザデバイスに送信し、ユーザデバイスはその情報を表示する。これにより、ユーザはユーザデバイスのインタフェースを介してユーザ移動情報を閲覧することができる。１つの実施形態において、ユーザデバイスは予測ユーザ移動情報をページ別に又は項目別に表示してよく、あるいは、予測ユーザ移動情報を静止画又は動画を通じて表示してよい。動画表示は対応する音声指示を伴ってよい。ユーザ移動情報は、各地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数（すなわち、サービスデバイスによって応答される将来の移動予約の件数）を含む。１つの実施形態において、この実施形態に関わる地域は、地図の基本的な地理情報に対してジオハッシュ処理が行われた後に取得されるジオハッシュグリッドであってよい。あるいは、これらの地域は、地図上の行政地域又は他の地域であってもよい。１つの実施形態において、将来の時間範囲は、当日、当日のある期間、又は将来の連続した数日であってもよい。将来の時間範囲は、この実施形態において限定されない。
【０１４３】
ユーザが少なくとも１つの地域の将来の時間範囲おけるユーザ移動情報を認識した後に、ユーザは、ユーザ移動情報に従って移動要求をクラウドサーバに選択的に送信する。次にユーザは、例えば、忙しい時間を回避してよく、又は応答する車両がより少ない地域を回避してもよい。１つの実施形態において、図１０に例示するように、ユーザデバイスは、予測ユーザ移動情報を表示するインタフェースに仮想制御ボタン１０１０を配置してよい。仮想制御ボタン１０１０を（図１０に例示するように）クリックすると、クラウドサーバへのユーザの移動要求が送信され得る。次に、クラウドサーバはサービスプラットフォームで移動要求をパブリッシュする。そして、サービスデバイスはサービスプラットフォームでユーザ要求に応答し、それに合うように移動サービスを提供する。
【０１４４】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法では、クラウドサーバによって送信された少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報が受信され、ユーザにプッシュされる。次にユーザは、ユーザデバイスを介してクラウドサーバに移動要求を選択的に送信する。このようにして、ユーザは、自分が最も混雑する時間帯に車を呼んだり、応答する車両がほとんどない地域で車を呼んだりしなければならないかもしれないという状況を回避でき、これにより、タイムリーな配車応答率を大幅に改善されるので、ユーザの移動要件をサービスデバイスによって提供されるサービスと合致させることができる。ユーザの移動要件が満たされるだけでなく、この点についてのユーザの体験も大幅に高まる。
【０１４５】
１つの実施形態において、ユーザ移動情報はクラウドサーバによって事前にユーザデバイスにプッシュされてよく、あるいは、ユーザデバイスは将来の時間範囲（すなわち、予測期間）を含む取得要求をクラウドサーバに送信して、地図の少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を照会してもよい。本開示は、この点について何も制約を課さない。１つの実施形態において、取得要求はさらに地理的位置を含んでよく、その場合には段階Ｓ７０１は、地理的位置に対応する第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測されたユーザ移動情報を受信する段階を含んでよい。
【０１４６】
すなわち、ある地理的位置の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報をユーザが照会する必要がある場合、ユーザはユーザデバイスを介してクラウドサーバに取得要求を送信してよい。取得要求は、ユーザによって照会される地理的位置と予測される将来の時間範囲とを含む。取得要求を受信した後に、クラウドサーバは、第１の過去の移動データに従って、当該地理的位置の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測してよい。その後、当該地理的位置に対応するユーザ移動情報はユーザデバイスに送信されることになる。１つの実施形態において、地理的位置はユーザの現在の地理的位置であってよく、又はユーザが移動情報を照会するために要求した他の地理的位置であってもよい（例えば、ユーザは現在、地理的位置Ａにいるが、ユーザは地理的位置Ｂの将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を照会したい）。あるいは、地理的位置は、ユーザの現在の地理的位置及びユーザが移動情報を照会するために要求した他の地理的位置であってもよい。１つの実施形態において、図１１に示すインタフェースの図を参照すると、入力ボックス１１１２が仮想制御ボタン１１１０の左側に配置されている。ユーザが、照会される地理的位置と将来の時間範囲とを入力ボックス１１１２に入力して右側の仮想制御ボタン１１１０をクリックすると、その地理的位置及び将来の時間範囲を含む取得要求がクラウドサーバに送信され得る。もちろん、図１０及び図１１は両方ともインタフェース表示の例であり、ユーザがユーザデバイスを介してクラウドサーバに取得要求を送信する方式は、例示された実施形態において限定されない。
【０１４７】
図１２は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【０１４８】
図１２の実施形態は、クラウドサーバが予約集中地域の予測情報をユーザデバイスにプッシュした後に、ユーザデバイスによって実行される方法を例示する。前述の実施形態に基づいて、本方法はさらに以下の段階を含んでよい。
【０１４９】
Ｓ８０２：クラウドサーバによって送信された予約集中地域の情報を受信して、その情報を表示する。予約集中地域は、将来の時間範囲における将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差が事前設定閾値より大きい地域である。
【０１５０】
具体的には、予約集中地域を決定するためにクラウドサーバによって実行される方法の実施形態については、図４に関連して論じられた具体的な実施形態を参照してよく、その開示の全体は参照することによってここに組み込まれる。予約集中地域は、将来の時間範囲における将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差が事前設定閾値より大きい地域である。予約集中地域を決定した後に、クラウドサーバは、予約集中地域に関する情報をユーザデバイスに送信する。１つの実施形態において、予約集中地域に関する情報は、予約集中地域の識別子、又は予約集中地域の緯度経度座標などであってよい。
【０１５１】
予約集中地域に関する情報を受信した後に、ユーザデバイスは、受信された情報に従って予約集中地域を表示してよい。ユーザは、どの地域が現在の予約集中地域かを認識して、移動要求を送信するときに予約集中地域を回避するかどうかを決めることができる。
【０１５２】
１つの実施形態において、予約集中地域に関する情報を受信した後に、ユーザデバイスはさらに、事前に受信されたユーザ移動情報及び予約集中地域情報に従って、移動要求をクラウドサーバに送信する時間及び場所を決定してよい。その後、決定された移動要求を送信する時間及び場所に従って、移動要求がクラウドサーバに送信される。次にユーザは、詳細な予測情報に従って、対象を絞った方式で移動要求をクラウドサーバに送信することができ、これにより、ユーザの移動要求の応答率が大幅に改善される。
【０１５３】
１つの実施形態において、ユーザが照会を要求した地理的位置が予約集中地域内にある場合、ユーザは、ユーザデバイスを介してクラウドサーバに料金割増依頼を送信して、現在のユーザが配車サービスを獲得するためにさらに多くの料金を支払う意思があることをクラウドサーバに通知してよい。クラウドサーバが料金割増依頼を受信した場合、クラウドサーバは、料金割増依頼に従って、移動サービスを提供するサービスデバイスを当該ユーザに最初に割り当てる。これにより、移動要求の応答率が大幅に改善され、ユーザ体験を高めることができる。
【０１５４】
１つの実施形態において、予約集中地域情報に従って予約集中地域を表示する場合、ユーザデバイスは、予約集中地域と事前に表示されるユーザ移動情報に対応する地域とを別々に表示することを選択してよい。図１３に示すインタフェース図に一例を見ることができる。１つの実施形態において、予約集中地域のマーク付けが、予約集中地域に関する情報に従って、事前に受信されたユーザ移動情報に対応する地域に対して行われてよい。図１４に示す１つの実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図を参照することで、また、図１５〜図１８に示すインタフェース図を参照することで、いくつかの例を見ることができる。前述の段階Ｓ８０１は具体的に以下の段階を含んでよい。
【０１５５】
Ｓ９０１：クラウドサーバによって送信された予約集中地域情報を受信する。
【０１５６】
Ｓ９０２：予約集中地域情報に従って、受信されたユーザ移動情報に対応する地域に対して予約集中地域のマーク表示を行う。
【０１５７】
具体的には、受信されたユーザ移動情報に対応する地域が予約集中地域である場合、ユーザ移動情報に対応する地域を色で強調表示することが任意選択的に行われ得る。すなわち、予約集中地域の色が、他のユーザ移動情報に対応する地域の色とは別にマーク付けされる。図１５に一例が示されている（色の代わりに陰影を用いている）。１つの実施形態において、ユーザ移動情報に対応する地域は地域リストの最初の項目として配置され表示されてよい。すなわち、事前に受信されたユーザ移動情報が項目別に表示される場合、予約集中地域と予約集中地域に対応するユーザ移動情報とが最上位に表示される。図１６に一例を見ることができる。１つの実施形態において、左上付きマーク表示又は右上付きマーク表示が、ユーザ移動情報に対応する地域に対して行われてよい。図１７又は図１８に一例を見ることができる。
【０１５８】
この実施形態において提供される過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法では、クラウドサーバによって送信された予約集中地域の情報が受信され、予約集中地域に関する情報に従って、予約集中地域がユーザに表示される。次にユーザは、対象を絞った方式で移動要求をクラウドサーバに送信することができ、これにより、移動要求の応答率が大幅に改善され、ユーザの移動が大幅に容易になる。
【０１５９】
図１９は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【０１６０】
この実施形態は、ユーザデバイスが、ユーザ移動情報に従って配車サービスを獲得するために、将来の時間範囲のユーザ移動情報を取得するプロセスを含む。図１９に示すように、本方法は以下の段階を含む。
【０１６１】
Ｓ１００１：第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測された少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を受信し、そのユーザ移動情報を表示する。
【０１６２】
第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０１６３】
Ｓ１００１の段階については、前述の実施形態で紹介された特定の方法を参照してよく、その開示の全体は参照することによってここに組み込まれる。少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報をクラウドサーバが取得した後に、クラウドサーバはユーザ移動情報をユーザデバイスに送信し、ユーザデバイスはその情報を表示する。これにより、ユーザはユーザデバイスのインタフェースを介してユーザ移動情報を閲覧することができる。
【０１６４】
Ｓ１００２：ユーザ移動情報に従って、移動要求をサービスデバイスに送信する。
【０１６５】
具体的には、ユーザが少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を認識した後に、ユーザは、ユーザ移動情報に従って移動要求をサービスデバイスに選択的に送信する。１つの実施形態において、サービスデバイスがユーザデバイスに近い場合、移動要求は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又は他の近距離無線通信方法によって、対象を絞った方式でサービスデバイスに送信されてよい。その後、サービスデバイスは移動サービスをユーザに提供することができる。ユーザ移動情報を表示する具体的な方式については、図１０を参照してよく、その開示の全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０１６６】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法では、クラウドサーバによって送信された少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報が受信され、ユーザにプッシュされる。次にユーザは、ユーザデバイスを介してサービスデバイスに移動要求を選択的に送信する。このようにして、ユーザは、自分が最も混雑する時間帯に車を呼んだり、応答する車両がほとんどない地域で車を呼んだりしなければならないかもしれないという状況を回避でき、これにより、タイムリーな配車応答率が大幅に改善されるので、ユーザの移動要件をサービスデバイスによって提供されるサービスと合致させることができる。ユーザの移動要件が満たされるだけでなく、この点についてのユーザ体験も大幅に高まる。
【０１６７】
図２０は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【０１６８】
この実施形態は、サービスデバイスが、ユーザ移動情報に従って配車サービスをユーザに提供するために、将来の時間範囲のユーザ移動情報を取得するプロセスを含む。図２０に示すように、本方法は以下の段階を含む。
【０１６９】
Ｓ１１０１：第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測された少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を受信し、そのユーザ移動情報を表示する。１つの実施形態において、第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０１７０】
Ｓ１１０２：ユーザ移動情報に従って、サービス確認応答をクラウドサーバに送信する。
【０１７１】
具体的には、第１の過去の移動データに従って少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報をクラウドサーバがどのように予測するかに関しては、前述の実施形態で論じられた方法を参照することによって言及され得る。その開示の全体は参照することによってここに組み込まれる。クラウドサーバが少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を取得した後に、クラウドサーバはユーザ移動情報をサービスデバイスに送信する。サービスデバイスはその情報を表示し、これにより、サービスデバイスのユーザ（例えば、自家用車所有者又は運転手であり、以下の実施形態はサービスデバイスのユーザが運転手であることを一例に用いて説明される）は、サービスデバイスのインタフェースを介してユーザ移動情報を閲覧することができる。１つの実施形態において、サービスデバイスは予測ユーザ移動情報をページ別に又は項目別に表示してよく、あるいは、予測ユーザ移動情報を静止画又は動画を通じて表示してよい。動画表示は対応する音声指示を伴ってよい。ユーザ移動情報は、各地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数（すなわち、サービスデバイスによって応答される将来の移動予約の件数）を含む。１つの実施形態において、この実施形態に関わる地域は、地図の基本的な地理情報に対してジオハッシュ処理が行われた後に取得されるジオハッシュグリッドであってよい。あるいは、これらの地域は、地図上の行政地域又は他の地域であってもよい。１つの実施形態において、将来の時間範囲は、当日、当日のある期間、又は将来の連続した数日であってもよい。将来の時間範囲は、この実施形態において限定されない。
【０１７２】
運転手が少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を認識した後に、運転手は、どの地域に多数の移動予約件数があるのか、またどの地域に少数の移動予約件数しかないのかを認識する。さらに、運転手は、ユーザ移動情報に従って、どの地域に多数の移動予約応答件数があるかなどの情報に関しても認識してよい。次に運転手は、サービス確認応答をクラウドサーバに選択的に送信することができる。例えば、サービスを提供する地域を含むサービス確認応答を送信することによって、サービスデバイスの現在の位置から遠い地域が、この場合、回避され得る。クラウドサーバは、将来の時間範囲において移動サービスを提供することが可能なサービスデバイスを認識し、したがって、将来のある時間にユーザの移動要求を受信すると、クラウドサーバは移動サービスを提供するサービスデバイスを適切にユーザに割り当てることができる。
【０１７３】
１つの実施形態において、サービスデバイスは、予測ユーザ移動情報を表示するインタフェースに仮想制御ボタン２１１０を配置してよく、仮想制御ボタン２１１０を（図２１に例示するインタフェース図に例示するように）クリックすると、クラウドサーバへのサービス確認応答が送信され得る。クラウドサーバは様々なサービスデバイスのサービス確認応答を記録し、ユーザの移動要求を受信すると、クラウドサーバは移動要求を適切なサービスデバイスに合致させる。すなわち、サービスデバイスはサービスプラットフォームでユーザ要求に応答し、それに合うように移動サービスを提供する。
【０１７４】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法では、クラウドサーバによって送信された少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報が受信され、サービスデバイスにプッシュされる。次にサービスデバイスは、サービスをユーザに提供するために、ユーザ移動情報に従ってサービス確認応答をクラウドサーバに選択的に送信する。その結果、ユーザデバイスの移動要求が時間内に応答され得る。そのような仕組みによって、ユーザの移動要求がサービスを提供するサービスデバイスに確実に合致し、ユーザの移動要求を満たすとともに自家用車所有者の収入の要求も満たし、これにより、ユーザ及び自家用車所有者の両方のサービス体験が大幅に改善される。
【０１７５】
１つの実施形態において、ユーザ移動情報はクラウドサーバによって事前にサービスデバイスにプッシュされてよく、あるいは、サービスデバイスは将来の時間範囲（すなわち、予測期間）を含む取得要求をクラウドサーバに送信して、地図の少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を照会してもよい。これらの実施形態は、この点について何も制約を課さない。１つの実施形態において、取得要求はさらに地理的位置を含んでよく、その場合には段階Ｓ１１０１は、地理的位置に対応する第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測されたユーザ移動情報を受信する段階であってよい。
【０１７６】
すなわち、ある地理的位置の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を運転手が照会する必要がある場合、運転手はサービスデバイスを介してクラウドサーバに取得要求を送信してよい。取得要求は、ユーザによって照会される地理的位置と予測される将来の時間範囲とを含む。取得要求を受信した後に、クラウドサーバは、第１の過去の移動データに従って、当該地理的位置の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測してよい。その後、当該地理的位置に対応するユーザ移動情報はサービスデバイスに送信されることになる。１つの実施形態において、地理的位置は運転手の現在の地理的位置であってよく、又は運転手が移動情報を照会するために要求した他の地理的位置であってもよい（例えば、運転手は現在、地理的位置Ａにいるが、運転手は地理的位置Ｂの将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を照会したい）。あるいは、地理的位置は、運転手の現在の地理的位置及び運転手が移動情報を照会するために要求した他の地理的位置であってもよい。１つの実施形態において、図１１に例示するインタフェース図を参照した場合、ユーザが、照会される地理的位置と将来の時間範囲とを入力ボックス１１１２に入力して右側の仮想制御ボタン１１１０をクリックすると、その地理的位置及び将来の時間範囲を含む取得要求がクラウドサーバに送信され得る。
【０１７７】
図２２は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【０１７８】
この実施形態は、クラウドサーバが予約集中地域の予測情報をサービスデバイスにプッシュした後のサービスデバイスの処理手順を含む。前述の実施形態に基づいて、本方法はさらに以下の段階を含んでよい。図２２に例示する段階Ｓ１１０１及びＳ１１０２は、図２０で説明された段階と同様又は全く同じであってよく、その開示の全体は参照することによって組み込まれることに留意されたい。
【０１７９】
Ｓ１２０１：クラウドサーバによって送信された予約集中地域の情報を受信して、その情報を表示する。予約集中地域は、将来の時間範囲における将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差が事前設定閾値より大きい地域である。
【０１８０】
具体的には、クラウドサーバが予約集中地域を決定する具体的なプロセスについては、図４に示す実施形態の説明を参照してよく、その開示の全体は参照することによって組み込まれる。予約集中地域は、将来の時間範囲における将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差が事前設定閾値より大きい地域である。予約集中地域を決定した後に、クラウドサーバは、予約集中地域に関する情報をサービスデバイスに送信する。１つの実施形態において、予約集中地域に関する情報は、予約集中地域の識別子、又は予約集中地域の緯度経度座標などであってよい。
【０１８１】
予約集中地域に関する情報を受信した後に、サービスデバイスは、予約集中地域に関する情報に従って予約集中地域を表示してよい。サービスデバイスのユーザは、どの地域が現在の予約集中地域であるかを認識することができ、次に、移動サービスをユーザに提供するために、現在の予約集中地域に行くかどうかを判断することができる。
【０１８２】
１つの実施形態において、予約集中地域に関する情報を受信した後に、サービスデバイスは、事前に受信されたユーザ移動情報及び予約集中地域情報に従って、配車サービスをユーザデバイスに提供する時間及び場所を決定してよい。配車サービスを提供する時間及び場所は、サービス確認応答に含まれ、クラウドサーバに送信される。その結果、ある地域のある期間においてサービスデバイスがよく考えずに配車サービスを提供したために、多数の移動予約件数が存在する地域又は期間を見逃したという状況が回避される。これにより、サービスデバイスの予約応答率が大幅に改善され、ユーザの移動要求が満たされる。
自家用車所有者の収入要求も満たされることになり、ユーザ及び自家用車所有者の両方のサービス体験が著しく改善される。
【０１８３】
１つの実施形態において、ユーザが照会を要求した地理的位置が予約集中地域内にある場合、ユーザは、サービスデバイスを介してクラウドサーバに料金割増依頼を送信して、料金が増した場合、現在の運転手が配車サービスを提供する意思があることをクラウドサーバに通知してよい。クラウドサーバが料金割増依頼を受信した場合、クラウドサーバは、この地域の地理的位置に存在するユーザデバイスに料金割増依頼を送信し、次にユーザデバイスは選択を行う。サービスデバイスは料金割増に同意したユーザに配車サービスを最初に提供する。これにより、予約集中地域に存在するサービスデバイスの自家用車所有者の収入が保証され、ユーザ体験が向上する。
【０１８４】
１つの実施形態において、予約集中地域情報に従って予約集中地域を表示する場合、サービスデバイスは、予約集中地域と事前に表示されるユーザ移動情報に対応する地域とを別々に表示することを選択してよい。図１３に例示するインタフェース図に一例を見ることができる。１つの実施形態において、予約集中地域のマーク付けが、予約集中地域情報に従って、事前に受信されたユーザ移動情報に対応する地域に対して行われてよい。図１５〜図１８に示すインタフェース図からいくつかの例を見ることができる。すなわち、受信されたユーザ移動情報に対応する地域が予約集中地域である場合、ユーザ移動情報に対応する地域を色で強調表示することが任意選択的に行われ得る。すなわち、予約集中地域の色が、他のユーザ移動情報に対応する地域の色とは別にマーク付けされる。図１５に一例が示されている。１つの実施形態において、１番目の位置への表示が、ユーザ移動情報に対応する地域に対して行われてよい。すなわち、事前に受信されたユーザ移動情報が項目別に表示される場合、予約集中地域と予約集中地域に対応するユーザ移動情報とが最上位に表示される。図１６に一例を見ることができる。１つの実施形態において、左上付きマーク表示又は右上付きマーク表示が、ユーザ移動情報に対応する地域に対して行われてよい。図１７又は図１８に一例を見ることができる。
【０１８５】
この実施形態において提供される過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法では、クラウドサーバによって送信された予約集中地域の情報が受信され、予約集中地域に関する情報に従って、予約集中地域がサービスデバイスのユーザに表示される。次にサービスデバイスのユーザは、サービスをユーザに提供するために、ユーザ移動情報に従ってサービス確認応答をクラウドサーバに選択的に送信する。その結果、ユーザデバイスの移動要求が時間内に応答され得る。そのような仕組みによって、ユーザの移動要求がサービスを提供するサービスデバイスに確実に合致し、ユーザの移動要求を満たすとともに自家用車所有者の収入の要求も満たし、これにより、ユーザ及び自家用車所有者の両方のサービス体験が大幅に改善される。
【０１８６】
図２３は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するフロー図である。
【０１８７】
この実施形態は、サービスデバイスが、ユーザ移動情報に従って配車サービスをユーザに提供するために、将来の時間範囲のユーザ移動情報を取得するプロセスを含む。図２３に示すように、本方法は以下の段階を含む。
【０１８８】
Ｓ１３０１：第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測された少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を受信し、そのユーザ移動情報を表示する。
【０１８９】
第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０１９０】
Ｓ１３０１の段階については、前述の実施形態で紹介された方法を参照してよく、その開示の全体は参照することによって組み込まれる。少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報をクラウドサーバが取得した後に、クラウドサーバはユーザ移動情報をサービスデバイスに送信し、サービスデバイスはその情報を表示する。これにより、運転手はサービスデバイスのインタフェースを介して予測ユーザ移動情報を閲覧することができる。
【０１９１】
Ｓ１３０２：ユーザ移動情報に従って、移動サービスをユーザデバイスに提供する。
【０１９２】
具体的には、ユーザ移動情報を受信した後に、サービスデバイスは、予測ユーザ移動情報に従って、どの地域に多数の将来の移動要求があるかを認識し、その地域で応答される将来の移動要求の数を認識することができる。次にサービスデバイスは、その地域のユーザにサービスを提供するかどうかを判定することができる。例えば、サービスデバイスは、少なくとも１つの地域の将来の時間範囲における予測ユーザ移動情報によって、地域Ａの月曜日の将来の移動予約件数が１０００件であり、地域Ａの将来の移動予約応答件数が将来の移動予約件数の９８％を超えること認識し、また、地域Ｂの月曜日の将来の移動予約件数が５００件であり、地域Ｂの将来の移動予約応答件数が将来の移動予約件数の２０％であること認識し得る。サービスデバイスは、移動サービスをユーザに提供するために、この情報に従って地域Ｂに行くことを選択できる。このようにして、地域Ｂにおけるユーザの移動要求を確実に満たすことができ、サービスデバイスの自家用車所有者の収入も保証される。これにより、ユーザ及び自家用車所有者の両方のサービス体験が大幅に改善される。
【０１９３】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法では、クラウドサーバによって送信された少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報が受信され、サービスデバイスにプッシュされる。次にサービスデバイスは、ユーザ移動情報に従ってサービスをユーザに提供する。その結果、ユーザデバイスの移動要求が時間内に応答され得る。そのような仕組みによって、ユーザの移動要求がサービスを提供するサービスデバイスに確実に合致し、ユーザの移動要求を満たすとともに自家用車所有者の収入の要求も満たし、これにより、ユーザ及び自家用車所有者の両方のサービス体験が大幅に改善される。
【０１９４】
図２４は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための方法を例示するシグナリングフロー図である。
【０１９５】
この実施形態は、クラウドサーバが、第１の過去の移動データに従って少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を、ユーザデバイス及びサービスデバイスのために予測するという点で処理手順を含む。ユーザデバイス及びサービスデバイスは、ユーザ移動情報に従って、対応する照会又は配車サービスをユーザに提供する。図２４に示すように、本方法は以下の段階を含む。
【０１９６】
Ｓ１４０１：クラウドサーバは、第１の過去の移動データに従って、地図の少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測する。１つの実施形態において、第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０１９７】
Ｓ１４０２：クラウドサーバは、少なくとも１つのサービスデバイス及び／又は少なくとも１つのユーザデバイスにユーザ移動情報をプッシュする。次に少なくとも１つのサービスデバイスは、ユーザ移動情報に従ってサービスをユーザに提供することができる。
【０１９８】
Ｓ１４０３：ユーザデバイスは、受信されたユーザ移動情報をユーザデバイス側のユーザに表示する。
【０１９９】
Ｓ１４０４：サービスデバイスは、受信されたユーザ移動情報をサービスデバイス側のユーザに表示する。１つの実施形態において、段階Ｓ１４０１の後に、クラウドサーバはさらに、各地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報に従って、予約集中地域の情報を決定してよい。具体的な決定プロセスについては、図４に示す実施形態を参照してよく、その開示の全体は参照することによって組み込まれる。したがって、１つの実施形態において、段階Ｓ１４０２の後に、クラウドサーバはさらに、少なくとも１つのユーザデバイス及び少なくとも１つのサービスデバイスに予約集中地域情報を送信してよい。
【０２００】
Ｓ１４０５：ユーザデバイスは、ユーザ移動情報に従って、又はユーザ移動情報及び予約集中地域情報に従って、移動要求をクラウドサーバに送信する。
【０２０１】
Ｓ１４０６：サービスデバイスは、ユーザ移動情報に従って、又はユーザ移動情報及び予約集中地域情報に従って、サービス確認応答をクラウドサーバに送信する。
【０２０２】
Ｓ１４０７：クラウドサーバは、サービスデバイスのサービス確認応答及びユーザデバイスの移動要求に従って、サービスデバイスをユーザデバイスに適切に割り当てる。
【０２０３】
段階Ｓ１４０１〜Ｓ１４０７の詳細は、上記の図２〜図２３に関連して論じられた実施形態の説明に含まれ得る。実装原理及び技術的効果は同様であり、これらがここで繰り返されることはない。
【０２０４】
１つ又は複数の本開示の実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置が、以下に詳細に説明されることになる。過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の一部又は全てが、クラウドサーバ又はクラウドサーバを管理するデバイスに実装されてよく、又はユーザデバイスに組み込まれてもよく、又はサービスデバイスに組み込まれてもよい。
当業者であれば、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の一部又は全てが、この解決手段で指示される各段階を通じて、商業的に利用可能なハードウェアコンポーネントを構成することによって形成され得ることを理解できる。例えば、以下の実施形態において処理機能及び決定機能を含むモジュールが、単一チップのマイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、及びマイクロプロセッサなどのコンポーネントを用いて実現されてよい。
【０２０５】
以下は本開示の装置の実施形態であり、これらは開示された方法の実施形態を実行するために用いられ得る。本明細書に開示される装置の実施形態に開示されない詳細については、前述の方法の実施形態を参照してよい。
【０２０６】
図２５は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【０２０７】
過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、ソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェア及びハードウェアの組み合わせによって実現されてよい。図２５に示すように、本装置は処理モジュール１０と送信モジュール１１とを含んでよい。
【０２０８】
処理モジュール１０は、第１の過去の移動データに従って、地図の少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測するように構成される。第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０２０９】
送信モジュール１１は、少なくとも１つのサービスデバイス及び／又は少なくとも１つのユーザデバイスにユーザ移動情報をプッシュするように構成される。
【０２１０】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、前述の方法の実施形態を実行することができ、同様の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０２１１】
図２６は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【０２１２】
図２５に示す実施形態に基づき、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置はさらに、第１の取得モジュール１２及び判定モジュール１３を含んでよい。
【０２１３】
具体的には、第１の取得モジュール１２は、各地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報に従って、各地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差を取得するように構成される。
【０２１４】
判定モジュール１３は、事前設定閾値より大きい差がある地域を予約集中地域と判定するように構成される。
【０２１５】
送信モジュール１１はさらに、予約集中地域に関する情報を少なくとも１つのサービスデバイスにプッシュするように構成される。
【０２１６】
さらに、１つの実施形態において、各地域は、地図の基本的な地理的位置情報が離散化された後に取得されるグリッドであり、各グリッドは、緯度経度座標によって表される地図の地域に対応する。予約集中地域に関する情報は、事前設定閾値より大きい差を有するグリッドに含まれる興味のある地点（ＰＯＩ）の情報である。
【０２１７】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、前述の方法の実施形態を実行することができ、同様の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０２１８】
図２７は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【０２１９】
図２６に示す実施形態に基づき、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置はさらに、第２の取得モジュール１４、第３の取得モジュール１５、第４の取得モジュール１６、及び構築モジュール１７を含んでよい。
【０２２０】
具体的には、第２の取得モジュール１４は、地図の基本的な地理的位置情報に対して離散化処理を行い、少なくとも１つのグリッドを取得するように構成される。
【０２２１】
第３の取得モジュール１５は、事前設定された期間分割方針に従って、取得された全ての第１の過去の移動予約にタイムスタンプを追加するように構成され、その結果、少なくとも１つの第２の過去の移動予約が取得される。タイムスタンプは、第１の過去の移動予約が予定された日付と、第１の過去の移動予約が予定された期間の識別子とを含み、第１の過去の移動予約は、第１の過去の移動予約に対応する緯度経度座標情報と、第１の過去の移動予約が予定された時間とを含む。
【０２２２】
第４の取得モジュール１６は、取得された応答情報と第２の過去の移動予約のそれぞれとに従って、第２の過去の移動データを生成するように構成され、第２の過去の移動データは少なくとも１つの第３の過去の移動予約を含み、それぞれの第３の過去の移動予約は、第２の過去の移動予約と第２の過去の移動予約の応答状態とを含む。また、応答情報は、第２の過去の移動予約のそれぞれの応答状態を示すのに用いられる。
【０２２３】
構築モジュール１７は、第２の過去の移動データに含まれる第３の過去の移動予約のそれぞれの緯度経度座標情報に従って、第２の過去の移動データを少なくとも１つのグリッドにマッピングし、第１の過去の移動データを取得するように構成される。
【０２２４】
１つの実施形態において、第１の過去の移動データは具体的に、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約件数及び過去の移動予約応答件数を含んでよい。それに合うように、ユーザ移動情報は具体的に、将来の日付の各期間の各グリッドにおける将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０２２５】
１つの実施形態において、第１の過去の移動データはさらに、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約の応答待ち時間及び／又は予約件数を含む。ここで、予約件数は、過去の移動予約が行われたグリッドのサービスデバイスによって応答される。
【０２２６】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、前述の方法の実施形態を実行することができ、同様の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０２２７】
図２８は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【０２２８】
図２７に示す実施形態に基づき、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置はさらに、予測サブモジュール１０１、第１の取得サブモジュール１０２、及び第２の取得サブモジュール１０３を含んでよい。
【０２２９】
具体的には、予測サブモジュール１０１は、第１の過去の移動データに従って、現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数及び全移動予約応答件数を予測するように構成される。
【０２３０】
第１の取得サブモジュール１０２は、事前設定された期間分割方針に従って、異なる日付属性を有する各グリッドにおける過去の移動予約件数の第１の変化傾向及び過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向を取得するように構成される。日付属性は、仕事日属性、週末属性、及び休日属性のうちいずれか１つを含む。
【０２３１】
第２の取得サブモジュール１０３は、現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数と第１の変化傾向とに従って、現在の日付の各期間の各グリッドにおける移動予約件数を取得し、現在の日付の各グリッドにおける全移動予約応答件数と第２の変化傾向とに従って、現在の日付の各期間の各グリッドにおける移動予約応答件数を取得するように構成される。
【０２３２】
さらに上記の図２８に示す装置構造を参照すると、予測サブモジュール１０１は具体的に、第１の構築ユニット１０１１及び予測ユニット１０１２を含んでよい。
【０２３３】
具体的には、第１の構築ユニット１０１１は、各グリッドの識別子を主キーとして用い、第１の過去の移動データに従って、各グリッドの第１の時系列及び第２の時系列を構築するように構成される。第１の時系列は、過去の各日付の各グリッドにおける過去の全移動予約件数を含み、第２の時系列は、過去の各日付の各グリッドにおける過去の全移動予約応答件数を含む。第１の時系列及び第２の時系列の長さは、各グリッドにおける過去の日付の日数に等しい。
【０２３４】
予測ユニット１０１２は、第１のＡＲＩＭＡモデルと各グリッドの第１の時系列とに従って、現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数を予測し、第２のＡＲＩＭＡモデルと各グリッドの第２の時系列とに従って現在の日付の各グリッドにおける全移動予約応答件数を予測するように構成される。
【０２３５】
さらに上記の図２８に示す装置構造を参照すると、第１の取得サブモジュール１０２は具体的に、第２の構築ユニット１０２１、クラスタ化ユニット１０２２、及び変化傾向取得ユニット１０２３を含む。
【０２３６】
具体的には、第２の構築ユニット１０２１は、各グリッドの識別子及び日付単位を主キーとして用い、第１の過去の移動データに従って、各グリッドの少なくとも１つの第３の時系列及び少なくとも１つの第４の時系列を構築するように構成される。第３の時系列は過去の日付の異なる期間の過去の移動予約件数を含み、第４の時系列は過去の日付の異なる期間の過去の移動予約応答件数を含む。
【０２３７】
クラスタ化ユニット１０２２は、事前設定された日付属性に従って各グリッドの過去の日付をクラスタ化し、各グリッドの第１の日付属性クラスタを取得するように構成される。第１の日付属性クラスタは、日付属性の要件を満たす複数の過去の日付を含む。
【０２３８】
変化傾向取得ユニット１０２３は、第１の日付属性クラスタに属する全ての第３の時系列に従って、日付属性を有する各グリッドにおける過去の移動予約件数の第１の変化傾向を取得し、第１の日付属性クラスタに属する全ての第４の時系列に従って、日付属性を有する各グリッドにおける過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向を取得するように構成される。
【０２３９】
１つの実施形態において、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約の応答待ち時間は具体的に、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約の応答待ち時間の平均値、応答待ち時間の最大値、応答待ち時間の中央値、及び応答待ち時間の最小値のうち少なくとも１つを含む。
【０２４０】
１つの実施形態において、第１の過去の移動予約はさらに、第１の過去の移動予約を入れたユーザの名前、及び／又は第１の過去の移動予約を入れたユーザの住所を含む。
【０２４１】
１つの実施形態において、応答情報は、第２の過去の移動予約に応答した運転手の名前と、第２の過去の移動予約に応答したときのサービスデバイスの緯度経度座標情報と、第２の過去の移動予約への応答が行われた時間とを含む。
【０２４２】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、前述の方法の実施形態を実行することができ、同様の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０２４３】
図２９は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【０２４４】
過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、ユーザデバイスに組み込まれてよく、あるいはソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェア及びハードウェアの組み合わせによって実現されてもよい。図２９に示すように、本装置は、受信モジュール２０、表示モジュール２１、及び送信モジュール２２を含んでよい。
【０２４５】
具体的には、受信モジュール２０は、第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測された、少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を受信するように構成される。第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０２４６】
表示モジュール２１は、ユーザ移動情報を表示するように構成される。
【０２４７】
送信モジュール２２は、ユーザ移動情報に従って移動要求をクラウドサーバに送信するように構成される。
【０２４８】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、前述の方法の実施形態を実行することができ、同様の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０２４９】
受信モジュール２０はさらに、クラウドサーバによって送信された予約集中地域の情報を受信して、その情報を表示するように構成される。予約集中地域は、将来の時間範囲における将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差が事前設定閾値より大きい地域である。また、表示モジュール２１はさらに、予約集中地域を表示するように構成される。
【０２５０】
図３０は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【０２５１】
過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、ユーザデバイスに組み込まれてよく、あるいはソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェア及びハードウェアの組み合わせによって実現されてもよい。図２９に示す実施形態に基づいて、本装置はさらに、図３０に示すように処理モジュール２３を含んでよい。
【０２５２】
具体的には、処理モジュール２３は、ユーザ移動情報及び予約集中地域情報に従って、クラウドサーバに送信されることになる移動要求の時間及び位置を決定するように構成される。
【０２５３】
送信モジュール２２は具体的に、送信予定の移動要求の時間及び位置に従って、移動要求をクラウドサーバに送信するように構成される。
【０２５４】
さらに、表示モジュール２１は具体的に、予約集中地域情報に従い、受信モジュール２０によって受信されたユーザ移動情報に対応する地域に対して予約集中地域のマーク表示を行うように構成される。
【０２５５】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、前述の方法の実施形態を実行することができ、同様の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０２５６】
図３１は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【０２５７】
過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、ユーザデバイスに組み込まれてよく、あるいはソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェア及びハードウェアの組み合わせによって実現されてもよい。図３１に示すように、本装置は、受信モジュール３０、表示モジュール３１、及び送信モジュール３２を含んでよい。
【０２５８】
具体的には、受信モジュール３０は、第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測された、少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を受信するように構成される。第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０２５９】
表示モジュール３１は、ユーザ移動情報を表示するように構成される。
【０２６０】
送信モジュール３２は、ユーザ移動情報に従って移動要求をサービスデバイスに送信するように構成される。
【０２６１】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、前述の方法の実施形態を実行することができ、同様の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０２６２】
図３２は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【０２６３】
過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、サービスデバイスに組み込まれてよく、あるいはソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェア及びハードウェアの組み合わせによって実現されてもよい。図３２に示すように、本装置は、受信モジュール４０、表示モジュール４１、及び送信モジュール４２を含んでよい。
【０２６４】
具体的には、受信モジュール４０は、第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測された、少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を受信するように構成される。第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０２６５】
表示モジュール４１は、ユーザ移動情報を表示するように構成される。
【０２６６】
送信モジュール４２は、ユーザ移動情報に従ってサービス確認応答をクラウドサーバに送信するように構成される。
【０２６７】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、前述の方法の実施形態を実行することができ、同様の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０２６８】
１つの実施形態において、受信モジュール４０はさらに、クラウドサーバによって送信された予約集中地域の情報を受信して、その情報を表示するように構成される。予約集中地域は、将来の時間範囲における将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差が事前設定閾値より大きい地域である。また、表示モジュール４１はさらに、予約集中地域を表示するように構成される。
【０２６９】
図３３は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【０２７０】
過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、サービスデバイスに組み込まれてよく、あるいはソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェア及びハードウェアの組み合わせによって実現されてもよい。上記の図３２に示す実施形態に基づいて、本装置はさらに、図３３に示すように処理モジュール４３を含んでよい。
【０２７１】
具体的には、処理モジュール４３は、ユーザ移動情報及び予約集中地域情報に従って、配車サービスをユーザデバイスに提供する時間及び位置を決定するように構成される。
【０２７２】
送信モジュール４２は具体的に、配車サービスを提供する時間及び位置を含むサービス確認応答をクラウドサーバに送信するように構成される。
【０２７３】
さらに、表示モジュール４１は具体的に、予約集中地域情報に従い、受信モジュール４０によって受信されたユーザ移動情報に対応する地域に対して予約集中地域のマーク表示を行うように構成される。
【０２７４】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、前述の方法の実施形態を実行することができ、同様の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０２７５】
図３４は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置の図である。
【０２７６】
過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、サービスデバイスに組み込まれてよく、あるいはソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェア及びハードウェアの組み合わせによって実現されてもよい。図３４に示すように、本装置は、受信モジュール５１、表示モジュール５２、及び送信モジュール５３を含んでよい。
【０２７７】
具体的には、受信モジュール５１は、第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測された、少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を受信するように構成される。第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０２７８】
表示モジュール５２は、ユーザ移動情報を表示するように構成される。
【０２７９】
送信モジュール５３は、ユーザ移動情報に従って移動サービスをユーザデバイスに提供するように構成される。
【０２８０】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するための装置は、前述の方法の実施形態を実行することができ、同様の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０２８１】
図３５は、本開示のいくつかの実施形態によるクラウドサーバの図である。
【０２８２】
図３５に示すように、クラウドサーバは、プロセッサ６１、メモリ６２、少なくとも１つの通信バス６３、及び送受信機６４を含んでよい。通信バス６３は、各構成要素間の通信接続を構築するように構成される。メモリ６２は高速ＲＡＭメモリを含んでよく、さらに少なくとも１つのディスクメモリなどの不揮発性メモリ（ＮＶＭ）を含んでもよい。メモリ６２は、様々な処理機能を実現するための、またこの実施形態の方法の各段階を実現するための様々なプログラムを格納してよい。送受信機６４は、受信機能及び送信機能を有する送信機−受信機、又は送信機能を有するだけの送信機、又は送受信機アンテナであってよく、あるいは、信号処理機能及び送信機能を有する無線周波数ベースバンドユニットであってもよい。
【０２８３】
１つの実施形態において、プロセッサ６１は、例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、又は他の電子的構成要素によって実現されてよい。
【０２８４】
この実施形態において、プロセッサ６１は送受信機６４に結合され、第１の過去の移動データに従って、地図の少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測するように構成される。第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０２８５】
送受信機６４は、少なくとも１つのサービスデバイス及び／又は少なくとも１つのユーザデバイスにユーザ移動情報をプッシュするように構成される。
【０２８６】
この実施形態において提供されるクラウドサーバは、前述の方法の実施形態を実行することができ、類似の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０２８７】
１つの実施形態において、プロセッサ６１はさらに、各地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報に従って、各地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数と将来の移動予約応答件数との間の差を取得するように構成される。
【０２８８】
送受信機６４はさらに、少なくとも１つのサービスデバイス及び／又は少なくとも１つのユーザデバイスに予約集中地域に関する情報をプッシュするように構成される。
【０２８９】
１つの実施形態において、各地域は、地図の基本的な地理的位置情報が離散化された後に取得されるグリッドであり、各グリッドは、緯度経度座標によって表される地図の地域に対応する。予約集中地域に関する情報は、事前設定閾値より大きい差を有するグリッドに含まれる興味のある地点（ＰＯＩ）の情報である。
【０２９０】
１つの実施形態において、プロセッサ６１はさらに、地図の基本的な地理的位置情報に対して離散化を行って少なくとも１つのグリッドを取得し、事前設定された期間分割方針に従って、取得された全ての第１の過去の移動予約にタイムスタンプを追加するように構成され、その結果、少なくとも１つの第２の過去の移動予約が取得される。タイムスタンプは、第１の過去の移動予約が予定された日付と、第１の過去の移動予約が予定された期間の識別子とを含み、第１の過去の移動予約は、第１の過去の移動予約に対応する緯度経度座標情報と、第１の過去の移動予約が予定された時間とを含む。
【０２９１】
また、プロセッサ６１はさらに、取得された応答情報と第２の過去の移動予約のそれぞれとに従って第２の過去の移動データを生成し、第２の過去の移動データに含まれる第３の過去の移動予約のそれぞれの緯度経度座標情報に従って、第２の過去の移動データを少なくとも１つのグリッドにマッピングして第１の過去の移動データを取得するように構成される。第２の過去の移動データは少なくとも１つの第３の過去の移動予約を含み、それぞれの第３の過去の移動予約は、第２の過去の移動予約と第２の過去の移動予約の応答状態とを含む。また、応答情報は、第２の過去の移動予約のそれぞれの応答状態を示すのに用いられる。
【０２９２】
１つの実施形態において、第１の過去の移動データは具体的に、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約件数及び過去の移動予約応答件数を含んでよい。それに合うように、ユーザ移動情報は具体的に、将来の日付の各期間の各グリッドにおける将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０２９３】
１つの実施形態において、第１の過去の移動データはさらに、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約の応答待ち時間及び／又は予約件数を含む。ここで、予約件数は、過去の移動予約が行われたグリッドのサービスデバイスによって応答される。
【０２９４】
さらに、プロセッサ６１は具体的に、第１の過去の移動データに従って、現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数及び全移動予約応答件数を予測し、事前設定された期間分割方針に従って、異なる日付属性に属する各グリッドにおける過去の移動予約件数の第１の変化傾向及び過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向を取得し、現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数と第１の変化傾向とに従って、現在の日付の各期間の各グリッドにおける移動予約件数を取得し、現在の日付の各グリッドにおける全移動予約応答件数と第２の変化傾向とに従って、現在の日付の各期間の各グリッドにおける移動予約応答件数を取得するように構成されてよい。日付属性は、仕事日属性、週末属性、及び休日属性のうちいずれか１つを含む。
【０２９５】
また、プロセッサ６１はさらに、各グリッドの識別子を主キーとして用い、第１の過去の移動データに従って、各グリッドの第１の時系列及び第２の時系列を構築し、第１のＡＲＩＭＡモデルと各グリッドの第１の時系列とに従って、現在の日付の各グリッドにおける全移動予約件数を予測し、第２のＡＲＩＭＡモデルと各グリッドの第２の時系列とに従って現在の日付の各グリッドにおける全移動予約応答件数を予測するように構成されてよい。第１の時系列は、過去の各日付に属する各グリッドにおける過去の全移動予約件数を含み、第２の時系列は、過去の各日付に属する各グリッドにおける過去の全移動予約応答件数を含む。第１の時系列及び第２の時系列の長さは各グリッドにおける過去の日付の日数に等しい。
【０２９６】
追加的に、プロセッサ６１はさらに、各グリッドの識別子及び日付単位を主キーとして用い、第１の過去の移動データに従って、各グリッドの少なくとも１つの第３の時系列及び少なくとも１つの第４の時系列を構築することと、事前設定された日付属性に従って各グリッドにおける過去の日付をクラスタ化し、各グリッドにおける第１の日付属性クラスタを取得することであって、第１の日付属性クラスタは日付属性の要件を満たす複数の過去の日付を含む、取得することと、第１の日付属性クラスタに属する全ての第３の時系列に従って、日付属性に属する各グリッドの過去の移動予約件数の第１の変化傾向を取得することと、第１の日付属性クラスタに属する全ての第４の時系列に従って、日付属性に属する各グリッドの過去の移動予約応答件数の第２の変化傾向を取得することとを行うように構成されてよく、第３の時系列は過去の日付の異なる期間の過去の移動予約件数を含み、第４の時系列は過去の日付の異なる期間の過去の移動予約応答件数を含む。
【０２９７】
１つの実施形態において、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約の応答待ち時間は具体的に、過去の各日付の各期間の各グリッドにおける過去の移動予約の応答待ち時間の平均値、応答待ち時間の最大値、応答待ち時間の中央値、及び応答待ち時間の最小値のうち少なくとも１つを含む。
【０２９８】
１つの実施形態において、第１の過去の移動予約はさらに、第１の過去の移動予約を入れたユーザの名前、及び／又は第１の過去の移動予約を入れたユーザの住所を含む。
【０２９９】
１つの実施形態において、応答情報は、第２の過去の移動予約に応答した運転手の名前と、第２の過去の移動予約に応答したときのサービスデバイスの緯度経度座標情報と、第２の過去の移動予約への応答が行われた時間とを含む。
【０３００】
この実施形態において提供されるクラウドサーバは、前述の方法の実施形態を実行することができ、類似の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０３０１】
図３６は、本開示のいくつかの実施形態によるユーザデバイスの図である。
【０３０２】
図３６に示すように、ユーザデバイスは、プロセッサ７０、メモリ７１、少なくとも１つの通信バス７２、受信機７３、並びに受信機７３に結合される表示装置７４及び送信機７５を含んでよい。通信バス７２は、各構成要素間の通信接続を構築するように構成される。メモリ７１は高速ＲＡＭメモリを含んでよく、さらに少なくとも１つのディスクメモリなどの不揮発性メモリ（ＮＶＭ）を含んでもよい。メモリは、様々な処理機能を実現するための、またこの実施形態の方法の各段階を実現するための様々なプログラムを格納してよい。送信機７５又は受信機７３は、受信機能及び送信機能を有する送信機−受信機、又は送信機能を有するだけの送信機、又は送受信機アンテナであってよく、あるいは、信号処理機能及び送信機能を有する無線周波数ベースバンドユニットであってもよい。
【０３０３】
１つの実施形態において、プロセッサ７０は、例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、又は他の電子的構成要素によって実現されてよい。
【０３０４】
この実施形態において、受信機７３は、第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測された、少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を受信するように構成される。第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０３０５】
表示装置７４は、ユーザ移動情報を表示するように構成される。
【０３０６】
送信機７５は、ユーザ移動情報に従って、移動要求をクラウドサーバ又はサービスデバイスに送信するように構成される。
【０３０７】
この実施形態において提供されるユーザサーバは、前述の方法の実施形態を実行することができ、類似の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０３０８】
図３７は、本開示のいくつかの実施形態によるサービスデバイスの図である。
【０３０９】
図３７に示すように、サービスデバイスは、プロセッサ８０、メモリ８１、少なくとも１つの通信バス８２、受信機８３、並びに受信機８３に結合される表示装置８４及び送信機８５を含んでよい。通信バス８２は、各構成要素間の通信接続を構築するように構成される。メモリ８１は高速ＲＡＭメモリを含んでよく、さらに少なくとも１つのディスクメモリなどの不揮発性メモリ（ＮＶＭ）を含んでもよい。メモリは、様々な処理機能を実現するための、またこの実施形態の方法の各段階を実現するための様々なプログラムを格納してよい。送信機８５又は受信機８３は、受信機能及び送信機能を有する送信機−受信機、又は送信機能を有するだけの送信機、又は送受信機アンテナであってよく、あるいは、信号処理機能及び送信機能を有する無線周波数ベースバンドユニットであってもよい。
【０３１０】
１つの実施形態において、プロセッサ８０は、例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、又は他の電子的構成要素によって実現されてよい。
【０３１１】
この実施形態において、受信機８３は、第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測された、少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を受信するように構成される。第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０３１２】
表示装置８４は、ユーザ移動情報を表示するように構成される。
【０３１３】
送信機８５は、ユーザ移動情報に従ってサービス確認応答をクラウドサーバに送信するか、又はユーザ移動情報に従って移動サービスをユーザに提供するように構成される。
【０３１４】
この実施形態において提供されるサーバは、前述の方法の実施形態を実行することができ、類似の実装原理及び技術的効果を有する。前述の方法の実施形態の詳細が、ここで繰り返されることはなく、その全体は参照することによってここに組み込まれる。
【０３１５】
図３８は、本開示のいくつかの実施形態による、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するためのシステムの図である。
【０３１６】
図３８に示すように、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するためのシステムは、上記の図３５に示すクラウドサーバ９１と、上記の図３６に示すユーザデバイス９２と、上記の図３７に示すサービスデバイス９３とを含んでよい。
【０３１７】
具体的には、クラウドサーバ９１は、ユーザデバイス９２及びサービスデバイス９３に別々に結合され、第１の過去の移動データに従って、地図の少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測し、少なくとも１つのサービスデバイス及び少なくとも１つのユーザデバイスにユーザ移動情報をプッシュするように構成される。
【０３１８】
ユーザデバイス９２は、第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測された少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を受信してユーザ移動情報を表示し、ユーザ移動情報に従って移動要求をサービスデバイスに送信するように構成される。
【０３１９】
サービスデバイス９３は、第１の過去の移動データに従いクラウドサーバによって予測された少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を受信してユーザ移動情報を表示し、ユーザ移動情報に従って移動サービスをユーザデバイスに提供するように構成される。
【０３２０】
第１の過去の移動データは、地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は、その地域における将来の時間範囲の将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む。
【０３２１】
この実施形態において提供される、過去の輸送ネットワークデータに基づいて複数の地理的地域の将来の移動量を予測するためのシステムは、前述の方法の実施形態を実行することができ、同様の実装原理及び技術的効果を有する。詳細がここで繰り返されることはない。
【０３２２】
コンピュータ／プロセッサによって可読の記憶媒体が以下の段階をコンピュータ／プロセッサに実行させるためのプログラム命令を格納する。すなわち、第１の過去の移動データに従って地図の少なくとも１つの地域の将来の時間範囲におけるユーザ移動情報を予測する段階であって、第１の過去の移動データは地図の異なる地域の過去の移動予約情報を表し、ユーザ移動情報は地域の将来の時間範囲における将来の移動予約件数及び将来の移動予約応答件数を含む、段階と、少なくとも１つのサービスデバイス及び／又は少なくとも１つのユーザデバイスにユーザ移動情報をプッシュする段階とである。
【０３２３】
可読記憶媒体は、あらゆる種類の揮発性又は不揮発性の記憶装置又はそれらの組み合わせによって実現されてよく、例えば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ）、プログラマブルリードオンリメモリ（ＰＲＯＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク、又は光ディスクである。
【０３２４】
最後に、以下のことに留意されたい。これらの実施形態は本開示の技術的解決手段を説明するためだけに用いられており、これらの実施形態の技術的解決手段を限定するものではない。実施形態は前述の実施形態を参照して詳細に説明されているが、当業者であれば、依然として、前述の実施形態に開示された技術的解決手段を修正したり、これらの技術的解決手段の技術的特徴の一部又は全てを等価に置き換えたりすることができることを理解するはずである。また、これらの修正又は置き換えは、対応する技術的解決手段の本質を、実施形態の技術的解決手段の範囲から逸脱させるものではないはずである。
【図１】
2019527389.tif 000003
【図２】
2019527389.tif 000004
【図３】
2019527389.tif 000005
【図４】
2019527389.tif 000006
【図５】
2019527389.tif 000007
【図６】
2019527389.tif 000008
【図７】
2019527389.tif 000009
【図８】
2019527389.tif 000010
【図９】
2019527389.tif 000011
【図１０】
2019527389.tif 000012
【図１１】
2019527389.tif 000013
【図１２】
2019527389.tif 000014
【図１３】
2019527389.tif 000015
【図１４】
2019527389.tif 000016
【図１５】
2019527389.tif 000017
【図１６】
2019527389.tif 000018
【図１７】
2019527389.tif 000019
【図１８】
2019527389.tif 000020
【図１９】
2019527389.tif 000021
【図２０】
2019527389.tif 000022
【図２１】
2019527389.tif 000023
【図２２】
2019527389.tif 000024
【図２３】
2019527389.tif 000025
【図２４】
2019527389.tif 000026
【図２５】
2019527389.tif 000027
【図２６】
2019527389.tif 000028
【図２７】
2019527389.tif 000029
【図２８】
2019527389.tif 000030
【図２９】
2019527389.tif 000031
【図３０】
2019527389.tif 000032
【図３１】
2019527389.tif 000033
【図３２】
2019527389.tif 000034
【図３３】
2019527389.tif 000035
【図３４】
2019527389.tif 000036
【図３５】
2019527389.tif 000037
【図３６】
2019527389.tif 000038
【図３７】
2019527389.tif 000039
【図３８】
2019527389.tif 000040
【国際調査報告】
2019527389.tif 000041